Student magisterského programu Bc. Matej Choma zaměřil svůj výzkum na krátkodobou, vysoce přesnou předpověď počasí. Ve spolupráci s Meteopressem vyvinul efektivní systém, který na základě aktuálních meteorologických dat dokáže předpovědět radarové snímky srážek na desítky minut dopředu. Systém nalezne praktické využití při předpovědi bouřek, přívalových srážek a dalších extrémních výkyvů počasí.
Krátkodobá předpověď s dodáním dat uživatelům v reálném čase se nazývá nowcasting. Oproti tradiční předpovědi je mnohem přesnější a má větší prostorové rozlišení. Predikční model je založen na konvolučních neuronových sítích, které trénují na datech z meteorologických radarů za posledních několik let. V České republice a na Slovensku zatím přesný nowcastingový systém není.
Vědci z FIT společně s Meteopressem nyní pracují projektu dlouhodobé předpovědi počasí na 24 hodin dopředu pomocí umělé inteligence. Hledají cesty, jak dosáhnout toho, aby se stroje naučily číst v meteorologických mapách a vyznat se v ohromném množství dat z družic a radarů. Oproti meteorologům má umělá inteligence jednu obrovskou výhodu – vyhodnotí radarová data obratem. Výzkum se opírá o závěrečnou práci studenta FIT ČVUT Bc. Mateje Chomy.
„Pracujeme na předpovědi na 24 hodin dopředu. V současné chvíli dokážeme předpovědět vývoj počasí o 15 % lépe, než je standardní předpověď,“ říká Mgr. Petr Šimánek z FIT ČVUT, jeden z řešitelů projektu, a dodává: „Využíváme data ze standardních předpovědí, z nichž se neuronová síť učí, jak udělat přesnější předpověď počasí.“
