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

Стремительно развивающиеся технологии помогают метеорологам составлять более точные и подробные прогнозы даже на более отдаленное будущее.

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

По данным Financial Times , ИИ помогает улучшить прогнозирование облачности, количества осадков и температуры. В частности, технология расширяет диапазон прогнозов: от сверхточных мгновенных прогнозов в течение нескольких часов до среднесрочных (3–15 дней), а теперь позволяет предсказывать погоду на субсезонном уровне (от 2 недель до 2 месяцев).

«Мы видим потенциал для кардинального изменения методов прогнозирования погоды. В некотором смысле это похоже на то, как люди начали использовать компьютеры», — сказала Кристин Дейл, директор по искусственному интеллекту Метеобюро.

От цифрового прогнозирования до «сквозного» ИИ

Раньше прогнозирование погоды в значительной степени опиралось на численное прогнозирование — сложный вычислительный процесс, требующий суперкомпьютеров для обработки миллионов данных 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 обнадёживают. Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП) заявил, что его первая модель ИИ, запущенная в феврале, повысила точность ключевых показателей, таких как прогнозирование траектории тропических циклонов, примерно на 20%.

«Новая технология искусственного интеллекта будет основана на значительном повышении точности прогнозов, достигнутом за последние десятилетия. С начала 2000-х годов стали доступны более совершенные спутниковые данные, и разрыв в точности между полушариями исчез», — заявила Флоранс Рабье, генеральный директор ЕЦСПП.

Ранее, в октябре 2023 года, ЕЦСПП также запустил собственную модель глобального прогнозирования на основе ИИ под названием AIFS.

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

Затем, во время урагана «Милтон», AIFS предсказала приближение к побережью Флориды с точностью до 13 миль. После этого достижения метеоролог Брайан Беннетт назвал AIFS «самой точной моделью, когда-либо существовавшей в мире ».

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

Но это только начало эпохи доминирования ИИ в этой области. По данным Financial Times , появляется второе поколение «сквозных» экспериментальных систем ИИ, обещающих ещё 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.

«Мы внезапно оказались в ситуации, когда можем очень быстро установить новый датчик и ввести данные в модель», — сказал Скотт Хоскинг из Института Тьюринга. По оценкам Хоскинга, сейчас на разных стадиях разработки находятся около 20–30 различных моделей погоды на базе искусственного интеллекта, и всего через год их 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 считают, что развитие технологий не приведёт к исчезновению рабочих мест. Напротив, метеорологи останутся востребованными и, возможно, даже более важными, чем когда-либо.

Им необходимо будет оценивать различия между конкурирующими моделями ИИ, критически оценивать исходные прогнозные данные и контекст, а также сообщать об уровнях риска и мерах по его снижению. Фактически, исходные данные всё ещё необходимо собирать и анализировать для устранения аномалий.

«Технологии меняют наше понимание погоды, но они становятся мощным союзником давно существующих методов прогнозирования, а не их заменой. Я вижу всё более тесное симбиотическое взаимодействие. Нам нужно, чтобы они работали вместе, как одна команда», — утверждает Кристин Дейл.

Модель ИИ предсказывает траекторию шторма в сравнении 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 (NOAA). Однако NOAA является важнейшим источником данных со спутников, океанических буев, аэростатов и радаров, которые находятся в свободном доступе для метеорологов по всему миру.

«Любое сокращение доступности глобальных данных вызывает серьёзную обеспокоенность. Я считаю, что эти сокращения крайне опасны в то время, когда климат действительно меняется», — заявил Ричард Тёрнер, 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