Bedre lokale værvarsler med kunstig intelligens

Maskinlæring og kunstig intelligens (KI) er i ferd med å endre hvordan vi predikerer vær og klima. NORCE satser tungt på dette feltet og har finansiert prosjektet AIGLE – Artificial Intelligence weather prediction Generalisation to Local scales and Extremes med midler fra forskningsfondet i NORCE Holding. Prosjektet ledes av NORCE-forsker Sigrid Passano Hellan, som også er tilknyttet Bjerknessenteret.

– Vi ser at maskinlæring faktisk fungerer for værpredikering, og det bygges sterke forskningsmiljøer i Norge og Europa akkurat nå. Derfor er det så spennende å jobbe med dette, sier Hellan.

Hva er AIGLE?

AIGLE-prosjektet skal posisjonere NORCE som et ledende forskningssenter på bruk og evaluering av kunstig intelligens i vær- og klimamodeller. Særlig vekt legges på lokale forhold og ekstremvær.

– Vi bygger opp kompetanse internt i NORCE Klima, men samarbeider også med andre miljøer i NORCE som allerede har jobbet mye med maskinlæring, blant annet innen jordobservasjon og digitale systemer. Det handler om å rigge oss godt både faglig og strategisk, forklarer Hellan.

Fra grovt til detaljert: nedskalering av værdata

En sentral del av AIGLE handler om nedskalering – å gå fra grove, storskala værmodeller til høyoppløselige data som gir mening lokalt. I prosjektet jobber forskerne blant annet med nedskalering av værdata over Sør‑Norge.

– Vi går fra lav oppløsning til høy oppløsning slik at vi kan gi mer nøyaktig informasjon om været der folk faktisk er, forklarer Hellan.

Småskalerte og detaljerte værdata er særlig etterspurt av næringslivet:

– For eksempel kan energiselskaper ønske å vite nøyaktig hvor mye vind som kommer akkurat der en vindpark ligger. Hvis vi får til et nedskaleringsverktøy som fungerer godt og er billigere enn dagens løsninger, er etterspørselen stor.

Tester etablerte modeller – og utvikler nye

De store teknologiselskapene har flyttet forskningsfronten innen KI-basert værpredikering. Google, Microsoft og IBM har utviklet egne modeller, og også i Norge skjer det mye på dette feltet.

Nylig arrangerte Hellan sammen med forskerkollega Olav Ersland ved Meteorologisk institutt en workshop om kunstig intelligens og maskinlæring for værvarsling. På workshopen ble blant annet Bris, en ny norsk KI-modell for værpredikering i Norden, presentert.

– I AIGLE har vi sammenlignet ulike modeller for å se hvordan de fungerer under norske forhold, og hvilke begrensninger de har. Vi har også kjørt en modell selv for å bedre forstå hvordan den fungerer, sier Hellan.

Parallelt har NORCE utviklet egne metoder for nedskalering av vær- og klimadata med høy oppløsning over Norge.