Na ne! Szuperelőrejelző robotok jönnek az időjósok helyett?

Ha arra vagyunk kíváncsiak, a jövőben merre fejlődik tovább a meteorológia, mindenekelőtt tisztáznunk kell, hogy ez a tudomány nem csak az időjárás előrejelzéséből áll. Műszerek készítése, kalibrálása, karbantartása, a bonyolult műholdas és radaros adatok feldolgozása, hibakorrekciója, a még bonyolultabb időjárás előrejelző modellek fejlesztése, a szuperszámítógépek kezelése, karbantartása, éghajlati szimulációk készítése, a légiközlekedés kiszolgálása, a múltbeli mérések digitalizálása, hibaszűrése tartozik ide a teljesség igénye nélkül. 

A puzzle szinte minden elemére szükség van ahhoz, hogy mind az átlagos felhasználó számára készülő, mind a legkülönlegesebb paramétereket tartalmazó speciális előrejelzések megfelelő minőségűek legyenek, és várhatóan mindenhol komoly változásokat látunk majd a következő évtizedekben.

Tízévente egy nap javulás

Modern meteorológiáról nagyjából a második világháború óta beszélhetünk, ugyanis akkortájt nyílt meg a lehetőség arra, hogy az épp csak megalkotott számítógépeken értelmes (tehát kellően rövid) idő alatt megoldják a légköri mozgásokat leíró egyenleteket. Azóta a tudományág gerincét az adja, hogy ezeket az egyenleteket tökéletesítsék, a számítógépes megoldási procedúrát minél pontosabbá és gyorsabbá tegyék, az eredményül kapott adatokat pedig minél alaposabban dolgozzák fel.

Ökölszabályként azt szoktuk mondani, hogy 10 évente 1 napot javul ennek köszönhetően a beválás, tehát amilyen pontosan tudtak 1980-ban a második napra prognózist készíteni, úgy megy az manapság a hatodikra.

Lássuk be, ez szép teljesítmény! Mindez tehát köszönhető egyrészt a számítógépek tagadhatatlan fejlődésének – gondoljunk bele, ma már a zsebünkben, sőt, akár a csuklónkon is elfér egy –, másrészt a mérések gyarapodásának.

Ahhoz, hogy jó előrejelzést készítsünk, ismernünk kell a légkör aktuális, „kiinduló” állapotát. Ha nem tudjuk megmondani, hogy a Csendes-óceán közepén 5 kilométer magasan hány fok van, akkor esélyünk sincs jó előrejelzést készíteni. Ma már a műholdaknak köszönhetően a légkör szinte minden pontját feltérképezhetjük bizonyos pontossággal, ami még mindig nem elég ahhoz, hogy percre pontosan meg tudjuk mondani, mikor ered el holnap egy adott falu adott utcájában az eső, de ahhoz igen, hogy megmondjuk, milyen eséllyel szakadhat le az ég a kérdéses régióban.

A mérőhálózat fejlődésének íve a jövőben azonban nem teljesen egyértelmű. Alig van már olyan állomás, ahol szakképzett észlelő lát el szolgálatot, ezzel pedig átmenetileg elveszítettünk olyan információkat, amelyeket jelenleg csak az emberi szem képes detektálni. Idővel viszont telepíthetők olyan műszerek, amelyek a legtöbb ilyen hiányt pótolják, és erre nyugodtan mondhatjuk, hogy mindössze pénz kérdése.

A másik zászlóshajó a műholdas adatok sokasága, de veszélyek itt is vannak. Bár egyre több odafent a keringő fémdoboz, de ahogy az az 5G technológia térnyerésekor is világossá vált, a minden téren növekvő igények előbb-utóbb oda vezetnek, hogy az elektromágneses frekvenciatartomány szinte egészét elfoglaljuk, így aztán komoly összeütközések, érdekellentétek alakulhatnak ki. Ha például az 5G fontosabbá válik, mint a meteorológiai műholdak által szolgáltatott adatok, akkor könnyen lehet, hogy az előrejelzések minősége 10 évet esik vissza, ami tragikus lenne.

Tegyük most fel, hogy nem „bántják” majd a méréseket, és kellő anyagi fedezet is rendelkezésre áll ahhoz, hogy a hálózatot továbbfejlesszék. Ebben az esetben a következő komoly lépcsőfok, amit meg kell lépni, a számítógépes modellek, tehát az összetett programok, algoritmusok pontosítása. Jelenleg ugyanis a modellek úgynevezett felbontása alapvetően meghatározza az előrejelzés pontosságát. A légkör jövőbeli állapotának kiszámítása ugyanis csak úgy lehetséges, ha a Földet egy képzeletbeli rácshálóval borítjuk be, és a fontos állapothatározókat (hőmérséklet, szél, légnedvesség stb.) ezekben a pontokban adjuk meg. Ennek következménye, hogy a rácsháló egy köztes pontjában valójában nem tudjuk pontosan, hány fok lesz és merről fúj a szél, arra csak úgy tudunk következtetni, ha megnézzük a környező pontok értékeit. Minél sűrűbb viszont ez a rács, annál pontosabb becslést tudunk adni.

Egy példa: ha Debrecen hőmérsékletét kéne megmondanunk, pontosabb választ adnánk akkor, ha ismernénk a hajdúszoboszlói és hajdúböszörményi méréseket, mint akkor, ha csak a nyíregyházit és békéscsabait.

Minél gyorsabb processzorok kerülnek a szuperszámítógépekbe, annál jobb felbontás érhető el, és ezt a folyamatot láttuk is az elmúlt évtizedekben. Itt jelentős áttörés akkor jöhet, ha ugrásszerűen gyorsulna a technika fejlődése, például az úgynevezett kvantumszámítógépek vennék át a főszerepet. Ebben az esetben a mostani legjobb esetben vett 1-2 kilométeres felbontás helyett akár 50-100 méteres pontosság is elképzelhető lenne, ami részletes mérésekkel kiegészülve olyan drasztikus javulást hozna, amiről most még csak álmodozunk.

Ember vagy gép?

Rendben, egyszer az idilli jövőben műholdak pásztázzák a légkör minden egyes négyzetméterét, majd kvantumszámítógépek seperc alatt kiköpik nekünk a másnapi előrejelzést tartalmazó adathalmazt. A folyamatban viszont még kétségtelenül jó ideig szerepel majd az ember, aki az adatokat ideális esetben ellenőrzi, a hibákat kiszűri, korrigálja, végül pedig az eredményeket interpretálja, azaz elmagyarázza, hogy egy adott objektum hogyan hat majd a mindennapi életünkre, érdemes-e melegebben öltözni vagy épp óvóhelyre húzódni. Ugyanakkor egyre többen kérdezik, hogy a mesterséges intelligencia nem lenne-e képes besegíteni a meteorológusoknak, vagy akár teljesen kiszorítani az emberi tényezőt az előrejelzési folyamatból? A válasz nem könnyű. Legutóbb szegedi kutatók jöttek rá arra, hogy az évszázad közepén már annyit fogunk hűtésre költeni, mint fűtésre.

Teljesen egyértelmű, hogy ez az irány, ráadásul ez egy kívánatos irány, és már most is erre tartunk. Bőven vannak már kutatások, amelyek igyekeznek a meteorológiai modellek eredményeit utófeldolgozás útján javítani, és ehhez bizony tanuló algoritmusokat használnak. Az eredmények pedig bíztatók, de egyelőre távol állunk attól, hogy teljesen feleslegessé tegyék a szakembereket. Egyes paraméterek esetén, például a napi csúcshőmérséklet előrejelzése során 5-10 százalékos javulás is elérhető, elsősorban a szisztematikus hibák kiküszöbölésével, de bizonyos helyzetekben az emberi szem és tapasztalat ennél sokkalta jobb teljesítményre is képes, a hozzáadott érték egy képzett és sokat látott előrejelző esetén egyelőre (bizonyos esetekben) jócskán meghaladja a gépi tanulási módszerek által nyújtott előnyöket. Jelenleg arról beszélhetünk, hogy a kettő együttes alkalmazásával elkerülhetővé válhatnak bizonyos notórius tévedések, illetve minimalizálható az emberi jelenlétből adódó esetleges hiba mértéke is.

A mesterséges intelligencia biztosan fejlődik a következő években, az így megnyíló lehetőségek pedig egyelőre beláthatatlanok. Elképzelhető, hogy idővel sikerül mindazt a folyamatot programkóddal leírni, ami most egy előrejelző fejében lejátszódik, és amint ide elérünk, összekapcsolva az algoritmus által szintén könnyen hozzáférhető több évtizedes mérési adatbázissal, eredményül 

egy olyan szuperelőrejelzőt kapunk, aki nem csak, hogy mindig a lehető legjobb döntéseket hozza meg, de ráadásként a „fejében van” minden eddigi ismert és analóg időjárási helyzet is. Ez egy kicsit sem irreális jövőkép, semmi sci-fi nincs benne, a kérdés inkább csak a „mikor”.

Miközben azonban a nagy techcégek gyakorlatilag már gondolatolvasásra is képesek, és hihetetlen erőforrásokat vetnek be annak érdekében, hogy kitalálják, melyik macskás videó tart minket tovább a képernyők előtt, addig ez az érdek úgy tűnik, ilyen vehemenciával még nem jelent meg a légkörtudományokban, noha ehhez elemi gazdasági érdekek fűződnének, például a mezőgazdaságban, ahol az ide fekete év lehet Magyarországon.

A miért pedig kétségkívül az anyagi érdekeltségekben keresendő, hiszen a kutatóközpontok valószínűleg nem képesek olyan informatikus gárdát fenntartani, mint amilyet például a Google, és az erre fordítható források is szerényebbek, mint a világ leggazdagabb cégei esetében. Ha ez megváltozik, és a techóriások is rájönnek, milyen anyagi lehetőségek rejlenek egy jó időjárás előrejelzésben, akkor minden bizonnyal gyorsan és nagyot fordul majd a világ – erre már látunk is próbálkozásokat, például az IBM-nél. 

Addig viszont, amíg az asztali számítógépünk tálcáján megjelenő kis „aktuális időjárás” ikon az esetek nem kis részében azt sem találja el, hogy épp nálunk milyen idő van, addig nem kell félnünk a gépek lázadásától.

Minek akkor időjós?

De ha ez meg is történik, a meteorológusnak akkor sem kell feltétlen csomagolnia. Két potenciális fejlődési irány ugyanis még mindig lesz. Az egyik maga az informatika. A modellek nem a fán teremnek, ahogy a tanuló algoritmusok sem (bár egyesek szerint idővel képesek lesznek önmagukat is leprogramozni). Míg programozóból sok van, és meteorológusból sem kevés, addig olyanokból, akik magas szinten értenek mindkét diszciplínához, már jóval kevesebb. A képzést ezért célszerű lenne ebbe az irányba elmozdítani, vagy ha ez nem történik meg felülről vezérelve, a piac majd várhatóan megteremti magának azt a munkaerőt, aki képes ellátni ezt az összekötő feladatot.

Az időjós másik mentsvára a tájékoztatás. Jelenleg is sokakat foglalkoztat a média, és túlzás nélkül állíthatjuk, hogy az egész előrejelzési folyamat egyik legsarkalatosabb pontja, amikor a számok, piktogramok valamilyen szöveg kíséretében eljutnak a felhasználóhoz. Márpedig hiába a kvantumszámítógép, hiába a sok száz műhold, hiába a mesterséges intelligencia, ha egy kattintásvadász cikk címe teljesen félrevezető információt ad az olvasónak, aki pedig nagy eséllyel nem is mélyed el jobban az előrejelzésben. A befogadó figyelméért folytatott küzdelem mindenképp nagy, ahhoz pedig, hogy a 30 másodperces, vagy jó esetben másfél-2 perces műsoridőt releváns meteorológiai információval sikerüljön megtölteni, még jó ideig szükség lesz gyakorlott, a szakmához közel álló emberekre.

A klímakatasztrófa elkerülése

Bár előrejelzőként az előrejelzésekre van leginkább rálátásom, de ahogy fentebb is írtam, a meteorológia sokrétű, így érdemes néhány szóban arra is kitérni, mi várható például a másik fontos tudományterület, a klímakutatás terén.

Akár azt is gondolhatnánk, hogy az éghajlatváltozás már bizonyított tény, a szakik hatra dőlhetnek, és nézhetik, hogyan nem tesznek semmit a döntéshozók a legrosszabb forgatókönyvek elkerülése érdekében. Azonban ők sem szeretnének munka nélkül maradni, így a kutatások folytatódnak. Persze a viccet félretéve, van is min dolgozni. A korábban már említett meteorológiai előrejelző modellek fejlesztésére a több évtizedes klímaprojekciók során is szükség van. Már most is folynak kísérletek, ahol igyekeznek minden lehetséges földi folyamatot figyelembe venni, azok kölcsönhatásait leírni, ráadásul mindezt hihetetlen részletességgel kiszámítani.

További kihívás az éghajlatváltozást kutatók számára azon jelenségek leírása, amikor több, akár egyenként is veszélyes esemény együttesen fordul elő. 

Szintén írtam már korábban arról a fiatal tudományterületről is, ahol arra keresik a választ, hogy egy-egy szélsőséges időjárási esemény mennyiben írható a klímaváltozás számlájára. Egész biztos, hogy a jövőben is számos ilyet látunk, mint ahogyan tavaly Magyarországon is történt, amikor egyszerre volt extrém meleg és szárazság. Emiatt számos itthon termesztett növény tűnhet el örökre, ahogyan az a Fókusz riportjából kiderült.

Végül pedig ne feledkezzünk meg arról, hogy a klímaelőrejelzések olyan forgatókönyveken alapulnak, amelyek igyekeznek a világ nagy gazdasági döntéseit is figyelembe venni. Ha a korábbinál feltételezetthez képest jobb vagy rosszabb irányba indulunk el, akkor bizony a számításokat újra el kell végezni, ez pedig még sokáig munkát ad majd a kollégáknak.

Nyitókép: Pexels