Прогнозы погоды стали точнее и подробнее, чем когда-либо прежде

Эра компьютерного прогнозирования погоды началась в 1965 году. Шестьдесят лет спустя Метеобюро возглавляет еще одну технологическую революцию, на этот раз с помощью искусственного интеллекта (ИИ).

По данным Financial Times , ИИ помогает улучшить способность прогнозировать облачность, количество осадков и температуру. В частности, эта технология расширяет диапазон прогнозирования: от сверхточных мгновенных прогнозов в течение нескольких часов до среднесрочных (3–15 дней) и теперь способна предсказывать погоду на субсезонном уровне (от 2 недель до 2 месяцев).

«Мы видим потенциал для реального кардинального изменения в способе прогнозирования погоды. В некотором смысле это похоже на то, как люди начали использовать компьютеры», — сказала Кирстин Дейл, директор по ИИ в Метеобюро.

От цифрового прогнозирования до «сквозного» ИИ

Раньше прогнозирование погоды в значительной степени основывалось на численном прогнозировании погоды — сложном вычислительном процессе, требующем суперкомпьютеров для обработки миллионов наблюдений в режиме реального времени. Передовые системы искусственного интеллекта для прогнозирования погоды по-прежнему требуют интенсивного усвоения данных, но затем они используют машинное обучение для составления прогнозов.

ИИ оказывает огромное влияние на сферу прогнозирования погоды. Фото: Financial Times.

Первые результаты весьма многообещающие. Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) сообщил, что его первая модель ИИ, запущенная в феврале, повысила точность ключевых показателей, таких как прогнозирование пути тропических циклонов, примерно на 20%.

«Новая технология ИИ будет основываться на огромных улучшениях в точности прогнозов, достигнутых за последние десятилетия. С начала 2000-х годов стали доступны более совершенные спутниковые данные, и разрыв в точности между полушариями исчез», — сказала Флоранс Рабье, генеральный директор ECMWF.

Ранее, в октябре 2023 года, ЕЦСПП также запустил собственную глобальную модель прогнозирования на основе искусственного интеллекта под названием AIFS.

В интервью Washington Post метеоролог Мэтт Ланза назвал прогноз AIFS относительно урагана «Франсин» в сентябре «безумным». «Нужно быть сумасшедшим, чтобы не использовать его каждый день в своем инструментарии прогнозирования», — прокомментировал эксперт.

Затем, во время урагана «Милтон», AIFS указал точку выхода на сушу всего в 21 км от Флориды. После этого достижения метеоролог Брайан Беннетт объявил AIFS «самой точной моделью, когда-либо существовавшей в мире ».

Традиционные модели прогнозирования погоды требуют больших вычислительных мощностей и должны эксплуатироваться высококвалифицированными специалистами. Фото: 7wData.

Однако это было только начало эпохи доминирования ИИ в этой области. По данным Financial Times , появляется второе поколение «сквозных» экспериментальных систем искусственного интеллекта, обещающих еще более захватывающие возможности.

Эти модели пропускают этап усвоения данных и работают напрямую с необработанными наблюдениями со спутников и метеостанций для создания как глобальных, так и локальных прогнозов.

«Внезапно мы оказались в ситуации, когда можно установить новый датчик и очень быстро ввести данные в модель», — говорит Скотт Хоскинг из Института Тьюринга. По оценкам Хоскинга, на разных стадиях разработки находится около 20–30 различных моделей погоды на основе искусственного интеллекта, и всего за год это число будет стремительно расти.

Роль метеорологов в будущем

Важный вопрос заключается в том, какова будет роль метеорологов, поскольку мир становится все более зависимым от ИИ.

Несмотря на это, представители Метеобюро полагают, что развитие технологий не приведет к потере людьми рабочих мест. Вместо этого метеорологи останутся востребованными и, возможно, даже станут важнее, чем когда-либо.

Им придется оценивать различия между конкурирующими моделями ИИ, играть важную роль в представлении необработанных прогнозных цифр в контексте и сообщать об уровнях риска и мерах по его смягчению. В действительности необработанные данные все еще необходимо собирать и проверять на наличие аномалий.

«Технологии трансформируют наше понимание погоды, но как мощный союзник давно существующих методов прогнозирования, а не как замена. Я вижу все более симбиотические отношения. Нам нужно, чтобы они работали вместе, как одна команда», — утверждает Кирстин Дейл.

Модель ИИ предсказывает траекторию шторма по сравнению с реальностью. Фото: Гарвард.

Кроме того, хотя перспективы использования ИИ в прогнозировании погоды радужные, над ними нависает серьезная угроза: риск нехватки данных.

Администрация Трампа планирует значительно сократить бюджет и штат Национального управления океанических и атмосферных исследований США (NOAA). Однако NOAA служит важнейшим источником данных со спутников, океанских буев, воздушных шаров и радаров. Все эти данные находятся в свободном доступе для метеорологов по всему миру.

«Любое сокращение глобальной доступности данных вызывает огромную озабоченность. Я думаю, что сокращения очень опасны в то время, когда климат действительно меняется», — сказал Ричард Тернер, профессор машинного обучения в Кембриджском университете.

Источник: https://znews.vn/du-bao-thoi-tiet-dang-chinh-xac-va-chi-tiet-hon-bao-gio-het-post1554568.html