Een nieuw AI-model kan extreme gevolgen van de klimaatverandering veel nauwkeuriger en goedkoper voorspellen. ‘Dit kan een revolutie betekenen in hoe we ons voorbereiden op natuurrampen en omgaan met klimaatverandering’, klinkt het bij de ontwikkelaars.
Van dodelijke overstromingen in Europa tot steeds hevigere tropische stormen: klimaatverandering maakt snelle en nauwkeurige weersvoorspellingen belangrijker dan ooit. Tot nu toe vertrouwden we daarvoor op ingewikkelde computermodellen die enorme rekenkracht en jarenlange expertise vereisen. Het nieuwe model, Aurora genoemd, biedt een slimmere en snellere aanpak dankzij kunstmatige intelligentie.
Machine learning
Aurora is ontwikkeld door een team van Microsoft Research AI for Science, dat onder meer datawetenschappers, meteorologen en klimaatexperten van de universiteiten van Amsterdam en Cambridge bij elkaar bracht.
‘Aurora gebruikt de nieuwste machine learning-technieken om betere voorspellingen te doen over luchtkwaliteit, oceaangolven en tropische stormen’, legt hoogleraar Max Welling van de Universiteit van Amsterdam uit. ‘Omdat het systeem minder rekenkracht nodig heeft, is het ook bruikbaar in regio’s zonder dure supercomputers.’
Miljoen uur training
Aurora is getraind op meer dan een miljoen uur aan gegevens over de aarde en heeft geleerd om over toekomstige weersverschijnselen betrouwbare voorspellingen te doen. Tests tonen aan dat het in 74 procent van de gevallen al betere voorspellingen doet over luchtkwaliteit dan traditionele modellen. Voor oceaangolven is dat 86 procent, en voor tropische stormen zelfs 100 procent beter dan de voorspellingen van zeven internationale weerdiensten. Ook voor nauwkeurige lokale voorspellingen is Aurora in 92 procent van de scenario’s beter dan toonaangevende modellen, vooral bij extreem weer.
In de toekomst kan het systeem ook getraind worden om overstromingsrisico’s, bosbranden of de impact op de oogst te voorspellen, maar ook bijvoorbeeld de opbrengst van wind- en zonne-energie. ‘Terwijl de wereld steeds vaker te maken krijgt met extreem weer, kan deze innovatie ons helpen om sneller te anticiperen in plaats van achteraf te reageren’, zegt Welling.