Nieuw AI-model voorspelt regenbuien in Italië nauwkeuriger

Stel je voor: je plant een middagje buiten, maar een halfuur later valt er ineens een fikse regenbui. Voor dit soort korte-termijn weersvoorspellingen, ook wel "nowcasting" genoemd (het voorspellen van weer voor de komende paar uur), hebben onderzoekers nu een nieuw computermodel ontwikkeld dat mogelijk nauwkeuriger werkt dan bestaande methodes.

Het model heet IRENE en is gemaakt voor Italië. Het is getraind met gegevens van de Italiaanse rampenbestrijdingsdienst, die met radar in kaart brengt waar en hoeveel neerslag valt. IRENE doet dit heel precies: het voorspelt neerslag per vierkante kilometer, elke 5 minuten opnieuw.

Hoe werkt het?

IRENE is een vorm van kunstmatige intelligentie (AI) die leert van grote hoeveelheden eerdere radarbeelden. Het systeem let daarbij extra op momenten met veel neerslag, omdat die het belangrijkst zijn voor waarschuwingen. In plaats van één harde voorspelling geeft IRENE een soort kansberekening: het toont meerdere mogelijke scenario's voor hoe het weer zich kan ontwikkelen. Dat is nuttig, want weer is nooit helemaal zeker.

De onderzoekers maakten drie versies van het model. Eén basisversie, en twee varianten die extra zijn getraind om scherpere, realistischere beelden te maken. Dat trainen gebeurt met een techniek die lijkt op een soort wedstrijd tussen twee AI-systemen, een "adversarial" aanpak genoemd: het ene systeem probeert steeds betere voorspellingen te maken, het andere probeert fouten te ontdekken.

Beter dan bestaande methodes

Het onderzoeksteam vergeleek IRENE met twee bestaande methodes: een wiskundige aanpak genaamd STEPS en een ander AI-model genaamd DGMR. Op alle drie de geteste tijdsduren presteerde IRENE beter op het gebied van betrouwbaarheid van de kansvoorspelling. De voorspelde kansverdelingen kwamen dichter in de buurt van wat er in werkelijkheid gebeurde.

Toch is er een kanttekening. Als je puur kijkt naar hoe dicht de gemiddelde voorspelling bij de werkelijke hoeveelheid regen zat, was IRENE alleen duidelijk beter in de eerste anderhalf uur. Daarna kwamen de andere twee methodes weer bij, deels omdat die methodes voorzichtiger voorspellen (ze "dempen" hun voorspellingen na verloop van tijd, waardoor extreme uitschieters minder vaak voorkomen).

De variant die extra getraind werd op scherpte, loste een ander probleem op: normaal verdwijnen kleine details in voorspellingen na verloop van tijd, zoals een foto die vervaagt. Deze variant hield die details beter vast. Alleen ontstond daardoor soms wat te veel ruis op kleine schaal, een probleem dat de onderzoekers nog niet volledig konden oplossen.

Wat betekent dit (nog) niet: Dit is één onderzoek van één onderzoeksteam, getest op het gebied rond Italië. Het model is nog niet in de praktijk getest voor echte waarschuwingssystemen, en het is onbekend of het net zo goed werkt in andere landen met ander weer of andere radarsystemen. Ook is de meerwaarde vooral aangetoond voor de eerste anderhalf uur vooruit; daarna is het voordeel kleiner.

Bron: IRENE: A Convolutional GRU Ensemble Model for Radar Precipitation Nowcasting over Italy