Wyobraź sobie: jesteś w samochodzie, za chwilę może lunąć deszcz, a Twoja aplikacja pogodowa nagle mówi „za 15 minut mocne opady” — tylko… nie ma radarów w regionie i system się myli. Brzmi znajomo? Właśnie temu problemowi przygląda się najnowsza praca naukowa Precipitation nowcasting of satellite data using physically conditioned neural networks (autorzy: Antônio Catão i in.).

Dzięki niej mamy nie tylko model prognozowania opadów działający wyłącznie na danych satelitarnych, ale również model, który łączy uczenie głębokie z fizyką — czyli coś, co może działać tam, gdzie nie ma radarów.
W skrócie: mniej „czarnej skrzynki”, więcej rozumienia – i lepsza prognoza tam, gdzie infrastruktura meteorologiczna jest ograniczona.

Wstęp

Ok, to po kolei — co to w ogóle znaczy „nowcasting opadów”, „dane satelitarne”, „sieć fizyko-warunkowana”?

  • Nowcasting to szybkie prognozowanie krótko-okresowe — np. na 10 do 180 minut w przód. Nie godziny albo dni, tylko naprawdę blisko „tu i teraz”.
  • Zwykle takie prognozy robi się przy użyciu radarów meteorologicznych — bo widzą bardzo dobrze, gdzie pada. Ale: radary nie są wszędzie. Wiele regionów świata nie ma gęstej sieci radarowej.
  • Dane satelitarne są za to globalne i szybkie — satelita może obserwować chmury i wilgoć nad regionami, gdzie radarów brak.
  • „Sieć fizyko-warunkowana” (ang. physics-conditioned) oznacza, że model ML nie tylko „uczy się” wzorców, ale jego budowa albo funkcja straty zawiera pewne zasady fizyki — np. ruch powietrza, adwekcja (przenoszenie opadu przez wiatr/chmury) — co zwiększa szansę, że prognoza będzie rozsądna, a nie tylko „ładnie wygląda”.
  • W tym przypadku model nazwany TUPANN (Transferable and Universal Physics-Aligned Nowcasting Network) używa tylko danych satelitarnych, a mimo to osiąga wysoką skuteczność – zwłaszcza dla silnych opadów.

Do konkretów…

Czas na konkretne mechanizmy. Model TUPANN składa się z trzech głównych bloków:

  1. Wariacyjny encoder-decoder (variational encoder-decoder) – z którego wyciągane są pola „ruchu” (motion field) i „intensywności” (intensity field) opadu, a ów ruch jest nadzorowany przez standardowy algorytm optycznego przepływu (optical flow) — czyli model ML musi przewidzieć ruch chmur/opadów w zgodzie z ruchem, jaki wyznacza klasyczny algorytm.
  2. Lead-time-conditioned MaxViT – czyli Transformer / sieć typu MaxViT, która w latentnym (zakodowanym) stanie uczy się, „jak sytuacja się zmienia” w czasie zależnie od prowadzenia czasu (lead time).
  3. Różniczkowalny operator adwekcji (differentiable advection operator) – który rekonstruuje przyszłe klatki pola opadu, biorąc pod uwagę ruch — czyli model nie tylko generuje „co” się zmieni, ale „jak” ruch chmur/opadów wpływa na przewidywaną sytuację.

Kilka wzorów

Oto uproszczona wersja tego, co się dzieje matematycznie:

$$ \mathbf{m}, ;\mathbf{i} = \text{Encoder}(\text{obs}_{t-k:t}) $$

gdzie $( \mathbf{m} )$ to pole ruchu (motion field), $( \mathbf{i} )$ to pole intensywności.

Loss supervision (optical flow):
$$ L_{flow} = |\mathbf{m} - \mathbf{m}_{\text{optical;flow}}|_2^2 $$

Latentny stan zależny od czasu:
$$ \mathbf{z}_{t+\Delta} = \text{MaxViT}(\mathbf{z}_t, \Delta t) $$

Adwekcja (przenoszenie pola intensywności):
$$ \hat{\mathbf{i}}_{t+\Delta} = \text{Advect}(\mathbf{i}_t, \mathbf{m}, \Delta t) $$

Łączna funkcja straty:
$$ L = L_{\text{recon}} + \lambda,\mathcal{L}_{\text{flow}} + … $$

Model został przetestowany w różnych klimatach: w miastach takich jak Rio de Janeiro, Manaus, Miami, La Paz – w różnych horyzontach czasowych (10–180 minut) i progach intensywności opadów (4–64 mm/h). Wyniki pokazują, że podejście jest naprawdę uniwersalne.

Dlaczego to istotne

  • Modele tradycyjne (radar + numeryka) są uzależnione od infrastruktury i mocy obliczeniowej.
  • Modele czysto „deep learningowe” często mają słabą interpretowalność.
  • TUPANN łączy: dane satelitarne (globalne) + fizykę (ruch, adwekcję) + nowoczesne architektury ML.
  • Efekt: lepsze wyniki dla silnych opadów i większa transferowalność między różnymi klimatami.

Jak można to wykorzystać

W biznesie i operacjach:
Firmy logistyczne, transportowe lub budowlane w regionach bez radarów mogą użyć takiego modelu, by przewidywać opady w krótkim terminie i reagować (np. przesunąć prace, zmienić trasę).

W AI i aplikacjach mobilnych:
Globalne aplikacje pogodowe mogą wdrożyć model satelitarny + fizykę i dawać lepsze alerty niż klasyczne prognozy.

W nauce:
Badacze mogą rozszerzyć architekturę na inne zjawiska (śnieg, burze, wiatr) albo łączyć z danymi radarowymi.

W edukacji:
Świetna baza do projektów akademickich – „zbuduj własny nowcaster z danych satelitarnych”.

W zarządzaniu ryzykiem i klimacie:
Tam, gdzie brak radarów, taki system może pomóc wcześniej ostrzegać przed powodziami lub osuwiskami.

Podsumowanie

No dobrze — co z tego wszystkiego wynika i czemu warto się tym zainteresować?

  • To przykład, że da się zbudować model prognozujący opady wyłącznie z danych satelitarnych.
  • Łączenie fizyki z uczeniem maszynowym to kierunek, który daje nie tylko dokładność, ale i interpretowalność.
  • Model działa w różnych klimatach i skalach czasowych.
  • To szansa na lepsze prognozy w regionach o ubogiej infrastrukturze — kluczowe w czasach zmian klimatu.

Oczywiście, pozostają pytania:

  • Jak dobrze taki model poradzi sobie w zupełnie nowym klimacie (np. Polska vs Amazonia)?
  • Jakie dane satelitarne są naprawdę potrzebne do jego działania operacyjnego?
  • Czy da się go rozciągnąć na inne zjawiska pogodowe (np. śnieg, wiatr, burze)?

📎 Linki