Tutkijat ruandalaisessa Afrikan matemaattisten tieteiden instituutissa (AIMS) Kigalissa kehittävät tekoälyalgoritmia, jonka avulla sääennusteiden laatijat voivat tehdä tietoon perustuvia päätöksiä.
Tavoitteena on rakentaa moniulotteinen ja reaaliaikainen pitkän aikavälin simulointiin kykenevä, perinteisiä säämalleja nopeampi sääennustejärjestelmä.
– Innovaatioiden avain on parantaa sääennusteiden tarkkuutta ja auttaa afrikkalaisia hallituksia valmistautumaan ja vastaamaan ilmastohätätiloihin, tutkimusjohtaja tohtori Sylla Mouhamadou Bamba kertoo.
Tavoitteena pitkän tähtäimen ennusteet
Kigalissa testattava tekoälymalli seuloo aiempia sääoloja käsitteleviä, valtavia tietovarantoja, jotta tulevia säätapahtumia voidaan ennustaa tehokkaammin ja tarkemmin kuin Afrikan kansallisten meteorologian laitosten käyttämillä perinteisillä menetelmillä.
Bamban mukaan tekoäly ja koneoppiminen ovat keskeisessä roolissa sääennusteiden luotettavuuden lisäämisessä. Kehittämällä moderneja tilastollisia malleja ja hyödyntämällä koneoppimista voidaan ennustaa auringonvaloa, lämpötilaa, tuulennopeutta ja sateita ja ennakoida ilmastonmuutoksen seurauksia.
Suurin osan Afrikan meteorologista laitoksista on parantanut sääennusteidensa tarkkuutta. Tutkijoiden mukaan sään ennustaminen onnistuukin niiltä muutamalle päivälle, mutta pitempiaikaisiin ennusteisiin ne eivät kykene.
Monessa Afrikan maassa kamppaillaan edelleen ilmastomuutokseen liittyvien katastrofiriskien kanssa ja pitkän ajan sopeutumissuunnitelmat puuttuvat.
YK:n Afrikan talouskomission (UNECA) mukaan globaalin ilmaston lämpenemisen myötä pitkäaikaiset ja äärisäät muodostavat vakavan uhkan maanosan talouskehitykselle. Bruttokansantuotteen arvioidaan kutistuvan kymmenestä kolmeentoista prosenttia.
Afrikan maiden heikko kyky sietää ilmastonmuutoksen vaikutuksia ja puutteet siihen sopeutumisessa näkyvät jo nyt kasvun ja kehityksen hitautena. Heikoimmalla tolalla sopeutustoimet ovat köyhimmissä maissa.
uutiskirje 