Väčšina z nás, keď vidí búrkovú oblačnosť na obzore si kladie otázku, či bude pršať a hlavne, či zmokneme. Občas je odpoveď iba o komforte, v prípade búrok je aj o bezpečnosti a napríklad v leteckej doprave je úplne zásadná. V každom prípade, v Meteopresse pripravujeme na túto otázku odpoveď.
Tradičná predpoveď počasia (napríklad tá, ktorú nájdete u nás na stránkach) pochádza z numerického modelu. Tento model, založený na fyzikálnych zákonoch a dlhodobých pozorovaniach dokáže odhadnúť počasie na niekoľko hodín až niekoľko dní dopredu. Tento odhad je ale robený v našom prípade pre územie nad celou Českou a Slovenskou republikou a preto má iba obmedzené priestorové rozlíšenie. Navyše, pre všetky predpovede platí, že čím ďalej do budúcnosti predpoveď robíme, tým je menej presnejšia. Táto možnosť teda otázku z úvodu úplne nevyrieši.
Meteorológovia po celom svete sú si vedomí tohto problému a ako dôsledok vznikol vedný odbor nowcasting. Jedná sa o čo najpresnejšie popísanie aktuálneho stavu atmosféry a o predpoveď na maximálne 6 hodín dopredu. Dôležitá je veľká presnosť pre konkrétne miesto (v rádoch jednotiek kilometrov štvorcových) a schopnosť komunikovať tieto zistenia cieľovej skupine v reálnom čase. Čo sa týka toho posledného, vďaka smartfónom, mobilnému dátovému pripojeniu a sociálnym sieťam, žijeme v ideálnej dobe. Tak už len ten zvyšok.
Extrapolácia radarového echa
O zrážkových radaroch sme toho už napísali veľa. Snímky zrážok, ktoré produkujú, predstavujú výborné vstupné dáta na riešenie našej otázky. Tá sa v odbornej terminológií nazýva extrapolácia radarového echa. Pre vysvetlenie, radarovým snímkom zrážok sa hovorí aj snímky radarového echa, keďže zobrazujú odraz (echo) vyslaných elektromagnetických lúčov od kvapiek dažďa. Radar produkuje sekvenciu týchto snímok, ktoré zachytávajú vývoj zrážok v čase pre dané územie. Predpovedanie ďalších snímok tejto sekvencie je už tá spomínaná extrapolácia a práve na nej v Meteopresse pracujeme.
Konvolučné neurónové siete
Neurónové siete sú metóda strojového učenia, alebo laickejšie povedané umelej intelegencie (AI). Vo všeobecnosti sú tieto metódy založené na spracovaní veľkého množstva trénovacích príkladov nejakého javu, ktorý sa skladá zo vstupných dát a správneho výstupu k nim. Neurónová sieť hľadá závislosti v týchto dátach a následne ich dokáže použiť aj na nové vstupy, ktoré ešte nevidela. Konvolučné neurónové siete sú jedným z veľa druhov, ktoré sa používajú na spracovávanie obrázkov.
V prípade extrapolácie radarového echa je vytvorenie trénovacích dát pomerne jednoduché vďaka uloženým historickým meraniam. Správne výstupy ku sekvencií snímok, ktorú chceme extrapolovať totižto už radar taktiež nameral. Radarové snímky (také, ktoré zachytávajú skutočný dážď) sme teda rozdelili na štvorice po sebe idúcich, kde prvé tri predstavujú vstup a našu konvolučnú neurónovú sieť sme natrénovali, aby predpovedala čo najlepšie tú štvrtú.
Na vývoji tejto metódy som pracoval v rámci mojej bakalárskej práce na Fakulte Informačných Technológií ČVUT v Prahe a stále je ešte čo robiť. Viac o nej si môžete prečítať v angličtine v článku na portáli Medium, alebo priamo v mojej bakalárskej práci. Prvé výsledky porovnania s rozšírenou metódou COTREC ukazujú sľubné výsledky a motivujú nás k tomu, aby sme pre vás pripravili nowcastingový systém čo najskôr v čo najlepšej kvalite.
Autorem článku je Matěj Choma, naše nejnovější posila v Meteopressu.
