GraphCast is een nieuw AI-model dat nauwkeurige weersvoorspellingen tot 10 dagen vooruit kan maken. Het model is ontwikkeld door Google AI en maakt gebruik van machine learning en Graph Neural Networks (GNNs) om weerspatronen te analyseren en voorspellingen te doen.
GraphCast is sneller en nauwkeuriger dan traditionele weersvoorspellingsmethoden. In een recente studie bleek dat GraphCast in 90% van de gevallen nauwkeurigere voorspellingen gaf dan het HRES-model, het huidige gouden standaardsysteem voor weersvoorspellingen.
GraphCast kan ook extreme weersgebeurtenissen eerder identificeren. In september 2022 voorspelde GraphCast al negen dagen voordat orkaan Lee landde in Nova Scotia. Traditionele voorspellingen hadden meer variatie in de plaats en datum van aankomst, en werden pas ongeveer zes dagen voor aankomst bevestigd.
GraphCast is open-source beschikbaar, zodat wetenschappers en weervoorspellers over de hele wereld het kunnen gebruiken om hun eigen voorspellingen te maken. Het model wordt al gebruikt door verschillende weerdiensten, waaronder het Europese Centrum voor Medium-Range Weersvoorspellingen (ECMWF).
GraphCast is een belangrijke stap voorwaarts in de ontwikkeling van AI-gestuurde weersvoorspellingen. Het model kan worden gebruikt om mensen te beschermen tegen extreme weersomstandigheden en om beslissingen te ondersteunen die belangrijk zijn voor verschillende sectoren, van hernieuwbare energie tot evenementenlogistiek.
Mogelijke toepassingen van GraphCast
GraphCast kan worden gebruikt voor een verscheidenheid aan toepassingen, waaronder:
- Vroegtijdige waarschuwingen voor extreme weersgebeurtenissen, zoals cyclonen, overstromingen en hittegolven.
- Beleidsaanpassingen, zoals het openstellen van evacuatieroutes of het annuleren van evenementen.
- Efficiëntere planning, zoals het optimaliseren van energieverbruik of het beheren van voorraden.
GraphCast heeft het potentieel om een belangrijke impact te hebben op de manier waarop we omgaan met het weer. Het model kan ons helpen om ons voor te bereiden op extreme weersomstandigheden, en om veiligere en duurzamere beslissingen te nemen.