Штучний інтелект перевершує світові центри прогнозу погоди

(Ден Трі) - Штучний інтелект відкриває нову еру для метеорологічної галузі, обіцяючи стати новим стандартом у глобальному прогнозуванні погоди.

Штучний інтелект перевершує «золотий стандарт» прогнозування погоди

Штучний інтелект перевершив традиційні методи прогнозування у відстеженні якості повітря, погодних умов та тропічних штормів, спричинених зміною клімату (Фото: Getty).

Нова модель штучного інтелекту (ШІ), розроблена Microsoft під назвою Aurora, привертає велику увагу наукової спільноти, оскільки вона демонструє здатність передбачати погоду точніше та швидше, ніж багато провідних світових метеорологічних центрів, включаючи Європейський центр середньострокових прогнозів погоди (ECMWF) та Національний центр ураганів США (NHC).

Згідно з дослідженням, опублікованим 22 травня в журналі Nature, система Aurora була повністю навчена на історичних даних, без використання традиційних фізичних моделей.

Тим не менш, він дав вражаючі результати, зокрема точне передбачення всіх основних ураганів до 2023 року, а також створення 10-денних прогнозів погоди з обчислювальними витратами в сотні разів нижчими.

В одному конкретному прикладі Aurora правильно передбачила за чотири дні, що супертайфун Доксурі обрушиться на північ Філіппін, тоді як офіційний прогноз на той час передбачав, що шторм рухатиметься на північ від Тайваню.

Доксурі пізніше був зафіксований як один із найдорожчих штормів в історії Азіатсько- Тихоокеанського регіону.

Aurora також перевершила ECMWF, який вважається «золотим стандартом» прогнозування. Штучний інтелект Microsoft перевершив ECMWF у 92% 10-денних глобальних прогнозів з роздільною здатністю близько 10 км².

Перегони штучного інтелекту між технологічними гігантами

Штучний інтелект Aurora точно передбачив, що тайфун Доксурі досягне північної частини Філіппін (Фото: Microsoft).

Aurora — не єдина модель штучного інтелекту в цій галузі. Huawei раніше представила свою модель Pangu-Weather у 2023 році, а Google також стверджувала, що її модель GenCast перевершила ECMWF у 97% стихійних лих у 2019 році.

Провідні країни та метеорологічні агентства також стрімко випереджають інших. Meteo-France та сама ECMWF розробляють власні моделі машинного навчання. Представники ECMWF заявили, що їхня перша модель штучного інтелекту, яка була запущена в тестування в лютому 2025 року, заощаджує більш ніж у 1000 разів більше часу обчислення, ніж фізична модель, незважаючи на обмежену роздільну здатність (30 км²).

Зростання використання штучного інтелекту в прогнозуванні погоди пов'язане з тим, що традиційні моделі прогнозування вимагають великого обсягу обчислень, оскільки вони базуються на складних фізичних рівняннях.

Тим часом, штучний інтелект, такий як Aurora, навчається на основі даних реального світу, що значно скорочує час обробки. За словами експертів, це може бути першим кроком до революції в метеорології.

«Ми знаходимося на початку великої трансформації в науці про атмосферні системи», — сказав Періс Пердікаріс, доцент Пенсильванського університету та провідний автор дослідження.

«Мета на наступні 5-10 років — створити системи, які зможуть безпосередньо отримувати дані із супутників та метеостанцій для створення прогнозів високої роздільної здатності в будь-якій точці світу », — сказав він.

Наразі, хоча Aurora ще не комерціалізована, результати випробувань показують великий потенціал.

Поступова заміна традиційних методів штучним інтелектом у галузі метеорології вважається можливою та необхідною, особливо в контексті дедалі серйознішої зміни клімату та необхідності точного та своєчасного прогнозування, яка стає більш нагальною, ніж будь-коли.

Джерело: https://dantri.com.vn/khoa-hoc/ai-vuot-mat-cac-trung-tam-du-bao-thoi-tiet-toan-cau-20250523065832612.htm