ИИ и революция в прогнозировании погоды

Компания Nvidia только что запустила новую модель ИИ для прогнозирования погоды, которая, как утверждается, способна обеспечивать чрезвычайно быстрое прогнозирование и более точную оценку риска экстремальных погодных явлений. Так, модель ИИ FourCastNet 3 способна прогнозировать глобальный климат на 15 дней всего за 64 секунды.

FourCastNet 3, основанный на архитектуре преобразователя (аналогичной ChatGPT), обучается на основе многолетних метеорологических данных для точного воспроизведения воздушных потоков, температуры и осадков. Искусственный интеллект разработан с учётом сферической формы Земли и точно моделирует пространственно коррелированную вероятность возникновения проблемы, обеспечивая стабильные спектры и воспроизводя реалистичную динамику в различных масштабах.

«ИИ полностью меняет то, как мы оцениваем состояние атмосферы, как мы составляем прогнозы на основе этого состояния, как мы расширяем границы физики для составления более точных прогнозов и как мы создаем климатические моделирования, которые раньше казались невозможными», — сказал Майк Притчард, руководитель отдела климатического моделирования в Nvidia.

FourCastNet предсказывает самый жаркий день в Африке. (Источник: Nvidia)

Аналогичным образом корпорация Microsoft (США) разработала систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта (ИИ) под названием «Аврора», которая, как утверждается, превосходит традиционные методы прогнозирования по точности, скорости и стоимости и особенно эффективна при мониторинге качества воздуха, погодных условий и тропических штормов.

Aurora обучается на основе более миллиона часов данных со спутников, радаров, метеостанций, климатических моделей и прогнозов. Модель также может быть доработана с использованием дополнительных данных для прогнозирования конкретных погодных явлений.

Примечательно, что «Аврора» верно предсказала все штормы, произошедшие в 2023 году. Среди них был супертайфун «Доксури», самый разрушительный шторм, когда-либо зарегистрированный в Тихом океане . «Аврора» за четыре дня определила точное место и время выхода «Доксури» на Филиппины, в то время как официальные прогнозы на тот момент предсказывали, что шторм будет двигаться к северу от Тайваня.

Мало того, эта модель ИИ превзошла показатели Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), считающегося мировым стандартом точности в 92% глобальных 10-дневных прогнозов с разрешением около 10 км².

Модель искусственного интеллекта Microsoft предсказывает погоду в 5000 раз быстрее суперкомпьютеров (иллюстрация)

В настоящее время прогнозы погоды обычно составляются путём ввода данных в сложные физические модели, требующие многочасовой обработки на суперкомпьютерах. В отличие от этого, Aardvark Weather использует совершенно новый подход: его система машинного обучения напрямую анализирует необработанные данные со спутников, метеостанций, кораблей и метеозондов для составления прогнозов без необходимости использования сложных атмосферных моделей, требуя лишь простого оборудования.

Aardvark Weather продемонстрировал множество преимуществ: он использует всего 8% данных наблюдений по сравнению с традиционными системами, превосходит по производительности Глобальную систему прогнозов США (GFS), выдаёт результаты, сопоставимые с прогнозами Бюро погоды США, и готовит прогнозы за считанные минуты на обычном настольном компьютере. Однако пространственное разрешение Aardvark Weather в настоящее время ниже, чем у существующих систем.

Одним из важнейших применений Aardvark Weather является его способность оказывать поддержку центрам прогнозирования в развивающихся странах и регионах, которым не хватает ресурсов для уточнения глобальных прогнозов до региональных прогнозов высокого разрешения.

Aardvark прогнозирует погоду на планете на персональных компьютерах всего за несколько минут. (Фото: Кембриджский университет)

Для прогнозирования небольших погодных явлений, таких как мощный ураган, приближающийся к городу, в настоящее время требуются традиционные специализированные прогностические модели.

Однако некоторые модели ИИ уже начинают тестироваться в реальных условиях. Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП), предоставляющий метеорологические прогнозы для десятков стран, использует Aurora и собственную модель ИИ.

В Бостоне IBM и система здравоохранения Mass General Brigham Health System тестируют инструмент на основе искусственного интеллекта, который позволяет прогнозировать районы, подверженные тепловому стрессу во время аномальной жары, на основе данных о населении, данных датчиков окружающей среды и больничных записей. Это решение особенно полезно для пожилых людей, малообеспеченных слоев населения и жителей районов с недостатком зеленых насаждений.

На национальном уровне Конгресс США изучает возможность интеграции ИИ в системы предупреждения о наводнениях и штормах, особенно после серии разрушительных стихийных бедствий в Техасе и Нью-Мексико. Такие стартапы, как Tomorrow.io и Silurian, продемонстрировали способность ИИ предсказывать стихийные бедствия за 48–72 часа, что создаёт серьёзное преимущество в предотвращении катастроф.

Однако эксперты предупреждают, что ИИ не должен полностью заменять физические модели, а должен дополнять друг друга в процессе прогнозирования погоды.

Нгок Нгуен (Синтез)

Источник: https://vtcnews.vn/ai-va-cuoc-cach-mang-ve-du-bao-thoi-tiet-ar955276.html