Prognozę pogody dla Europy liczy model uczony na danych. Cztery najgłośniejsze takie modele właśnie wyłączono

Prognoza pogody, którą czytasz rano w telefonie, w dużej części pochodzi z Reading pod Londynem. Od lutego 2025 stoi za nią także model uczony na danych, a nie tylko równania fizyki. To jeden z niewielu przypadków, w których sztuczna inteligencja nie jest zapowiedzią na przyszły rok, tylko elementem infrastruktury, która działa codziennie o stałych godzinach.

Ciekawsze jest jednak to, co stało się w maju. Centrum wyłączyło w czasie rzeczywistym cztery modele pogodowe zrobione przez największe firmy technologiczne świata. Nie dlatego, że okazały się oszustwem. Dlatego, że przestały nadążać za resztą systemu.

Europejskie Centrum Średnioterminowych Prognoz Pogody to międzynarodowa instytucja, z której danych korzystają krajowe służby meteorologiczne i większość aplikacji pogodowych w Europie. Od lutego 2025 obok klasycznego modelu fizycznego pracuje tam AIFS - system prognoz oparty na uczeniu maszynowym. Centrum pisze o tym wprost we własnym materiale, nie w komunikacie prasowym, tylko w technicznym wpisie dla meteorologów.

Słowo „operational" znaczy w tej branży coś konkretnego: nie eksperyment i nie pokaz, tylko system, na którym opiera się codzienna praca i który musi oddać wynik o określonej godzinie, bo dalej czeka na niego łańcuch odbiorców.

Centrum udostępnia surowe pliki prognoz bez opłaty i bez konta. Bieg z północy czasu uniwersalnego z 15 września 2026 pokazuje, o której godzinie poszczególne pliki pojawiają się na serwerze. To nie jest pomiar czasu liczenia - to pomiar tego, kiedy wynik staje się dostępny dla ludzi na zewnątrz. Ale właśnie ta godzina decyduje o tym, kiedy prognoza trafia do aplikacji.

Godzina i czternaście minut różnicy przy prognozie pięciodniowej to w meteorologii dużo. Dla kogoś, kto planuje wyjazd, nie znaczy nic. Dla firmy energetycznej, która ustawia pracę farm wiatrowych na kolejną dobę, znaczy tyle, że decyzję da się podjąć wcześniej.

Na początku 2026 roku centrum uruchamiało codziennie, dwa razy na dobę, cztery modele zrobione poza nim: Pangu-Weather Huawei, GraphCast od Google DeepMind, Aurorę Microsoftu i FourCastNet Nvidii. Potem przyszła aktualizacja własnego systemu fizycznego, która poprawiła jego wyniki - i popsuła wyniki części modeli uczonych na danych.

Mechanizm jest wart zrozumienia, bo dotyczy nie tylko pogody. Te modele uczy się na czterdziestu latach danych z przeszłości, a potem dostraja na kilku ostatnich latach danych bieżących. Dostrojenie poprawia wynik, ale przywiązuje model do konkretnej wersji danych wejściowych. Gdy dane się zmieniają, przywiązanie zaczyna szkodzić. Centrum zmierzyło to na dwumiesięcznym okresie i opisało: modele bez dostrajania (Pangu, FourCastNet) zniosły zmianę obojętnie, modele z dostrajaniem (GraphCast, Aurora, a także wcześniejsza wersja własnego AIFS) pogorszyły się.

Do tego doszedł drugi powód, bardziej prozaiczny. Centrum pisze, że te modele są „increasingly out of date" - ich twórcy wydali już nowsze wersje, a Aurora i Pangu w ogóle nie liczą opadów. Jednocześnie własne modele uczone na danych uruchomiły krajowe służby: niemiecka, kanadyjska i amerykańska. Zewnętrzne modele przestały być jedynym oknem na tę technologię.

Lista państw członkowskich centrum wygląda na formalność. Nie jest. Członków jest dwudziestu trzech, państw współpracujących dwanaście, a Polski nie ma w żadnej z tych grup - są za to Czechy, Słowacja, Węgry, Litwa, Łotwa i Rumunia. Członkostwo daje dostęp do superkomputerów, do pełnego archiwum i do danych w czasie rzeczywistym w pełnej rozdzielczości.

To nie znaczy, że polskie prognozy są odcięte: otwarty zbiór danych użyty przy pomiarze wyżej jest dostępny dla każdego, w rozdzielczości ćwierć stopnia, z zapasem ostatnich dwunastu biegów. Znaczy tyle, że z tego, co instytucja ma najlepszego, korzystamy na prawach gościa, nie gospodarza.

• Poza sprawdzeniem zostało, czy i w jakim zakresie polski Instytut Meteorologii i Gospodarki Wodnej używa modeli uczonych na danych. To osobny temat i wymaga pytania do instytutu.
• Trafności prognoz obu modeli dla polskich miast nikt niezależnie nie porównał. Centrum publikuje własne porównania i tylko one są dostępne.
• Godziny publikacji pochodzą z jednego biegu jednego dnia. Przy innym biegu mogą wyjść inne.