Nagy István és Áder János is ott lesz az idei Agrárszektor konferencián!
Az idén először 3 napos konferencián előad többek között Bige László, Gyuricza Csaba, Éder Tamás, Feldman Zsolt, Jakab István, Harsányi Zsolt, Makai Szabolcs, Szabó Levente, Kulik Zoltán, Hollósi Dávid és még sokan mások...
Ne maradjon le az év egyik legjelentősebb agrárszakmai eseményéről!
A légkör kaotikus rendszer, azaz az apró eltérések a feltételezett pillanatnyi állapot és a valóság között még tökéletes előrejelzési rendszer esetén is idővel egyre nagyobb különbséget okoznak az előrejelzett és a végül bekövetkező valóság között. Ezt a bizonytalanságot a meteorológiában a valószínűségi előrejelzések segítségével mérik, mely a kiinduláskor becsült állapot apró módosításaival újra és újra lefuttatott előrejelzések között kialakuló különbségeket vizsgálják. Mivel egy előrejelzés elkészítése a hagyományos numerikus módszerekkel rendkívül idő- és költségigényes, ezért még a piacvezető ECMWF is mindössze 50 ilyen alternatív forgatókönyvet tud napi két alkalommal elkészíteni a 15 napos előrejelzéseiből - írja az Időkép.
A közelmúltban rohamszerűen terjedő, AI jelzővel illetett megoldások (valójában neurális hálózatok) olyan, az elmúlt 50 évben felgyűlt időjárási adatsorokon tanított modellek, melyek a számításigényes fizikai megoldások helyett a mintázatok felismerésével ("adott időjárási helyzetet követően általában mi szokott történni") a korábbiaknál több nagyságrenddel gyorsabban képesek prognózisokat készíteni.
Mivel egy előrejelzés nem hordoz információt az önmagában rejlő bizonytalanságokról, ezért azoket nagyobb mennyiségben kell előállítani. A szükséges számítási teljesítmény drasztikus lecsökkenésével lehetővé vált, hogy szuperszámítógépek nélkül, bárki, akár az otthoni számítógépén lefuttasson egy, már korábban feltanított előrejelző modellt.
Összehasonlításul: a kizárólag a Kárpát-medencére számolt hagyományos WRF nagyfelbontású modell nagyjából 3 óra alatt számol ki 3 napnyi előrejelzést. A nagyságrendi gyorsulást a Google következő fejlesztésében a valószínűségi előrejelzések forradalmasítására használta, így néhány óra alatt a jelenlegi 50 helyett 16 384 lehetséges jövőbeli állapotot is képes volt a SEEDS rendszer felvázolni. Ez a korábban elképzelhetetlen mennyiségű prognózis óriási lehetőségeket nyit a veszélyes időjárási események időben történő előrejelzésére, hiszen így az egészen apró bekövetkezési valószínűségű heves időjárási események is megjelennek a lehetőségek között.
Az új megoldás tehát nem önmagában biztosít biztosabb beválást, hanem az igen nagy számú lehetséges kimenetelek között napokkal hamarabb fogja jelezni, ha egy kis esélyt már lát bármilyen veszélyes időjárási jelenség bekövetkeztére.
