ИИ-модель от Microsoft научилась предсказывать погодные явления с высокой точностью
Ни для кого не секрет, что в настоящее время климат на нашей планете подвергается существенным изменениям, в связи с чем значительно увеличилась частота возникновения неблагоприятных погодных явлений. Практически каждый день из новостей мы узнаем о наводнениях, ураганах, засухах и других катаклизмах, наблюдаемых в различных уголках земного шара. В таких условиях повышение точности составляемых метеопрогнозов приобретает особую актуальность: заблаговременно полученные высокоточные данные о времени и месте возникновения стихийного бедствия позволят подготовиться к возможным разрушительным последствиям и вовремя эвакуировать людей, что поможет свести к минимуму количество жертв.
На сегодняшний день ведущие мировые центры метеопрогнозирования далеко не всегда справляются с поставленной задачей: часто точность составленных прогнозов оставляет желать лучшего. Почему же так происходит? Дело в том, что в основе традиционных моделей прогнозирования лежат законы физики, которые описываются сложными математическими уравнениями. Чем более точно и подробно составлены эти модели, тем более качественные метеопрогнозы с их помощью можно получить. К сожалению, создать абсолютно точную климатическую модель на данном этапе развития науки и техники не представляется возможным. Во-первых, крайне сложно учесть в качестве параметров модели все условия, которые могут оказать влияние на погоду. Во-вторых, даже если удастся получить некую идеальную модель, для решения ее уравнений потребуется слишком большое количество вычислительных ресурсов. Временной фактор также играет важную роль: результаты вычислений должны быть получены заранее, иначе они потеряют свою актуальность. Поэтому все существующие традиционные метеомодели имеют ряд допущений, то есть являются упрощенными. Это значительно ускоряет процесс прогнозирования, но и точность полученных результатов зачастую невысока.
Очевидно, что для повышения точности метеопрогнозов необходимо использовать новые нестандартные подходы. Одно из таких решений предложила компания Microsoft, которая совместно с учеными из университета Пенсильвании разработала базовую ИИ-модель Aurora, способную прогнозировать различные погодные явления с высокой точностью. Результаты проведенных исследований, которые были опубликованы в журнале Nature, показали, что разработанная интеллектуальная система по эффективности и производительности значительно превышает существующие традиционные модели метеопрогнозирования. В чем же секрет этой уникальной разработки?
В отличие от обычных систем, которые составляют прогнозы с помощью сложных физических моделей, Aurora использует новейшие технологии искусственного интеллекта. Базовая ИИ-модель обучена с использованием очень большого массива исторических метеоданных, который включает миллионы часов наблюдений за атмосферой Земли. Проведя ретроспективный анализ полученной информации, Aurora научилась выявлять определенные особенности и закономерности, характерные для различных атмосферных процессов. Обученная таким образом ИИ-модель способна составлять высокоточный прогноз погоды всего за несколько секунд, и для ее работы вполне достаточно вычислительных ресурсов обычного персонального компьютера.
Aurora умеет с высокой точностью прогнозировать движение воздушных масс, в том числе заблаговременно предсказывать место и время образования циклонов и направление их дальнейшего перемещения. В ходе испытаний ИИ-модели была поставлена задача спрогнозировать траектории движения всех циклонов, циркулировавших в земной атмосфере в 2022 и 2023 годах. Полученные результаты ученые сравнили с аналогичными прогнозами, составленными семью основными мировыми центрами метеопрогнозирования.
Одним из наиболее сложных тестовых заданий для ИИ-синоптика стало прогнозирование тайфуна Доксури – мощного и разрушительного циклона, который в июле 2023 года обрушился на Филиппины, Тайвань и материковый Китай, нанеся серьезный ущерб. Все ведущие метеоцентры ошиблись в прогнозе траектории этого атмосферного вихря. А ИИ-модель Aurora смогла точно предсказать выход тайфуна на побережье Филиппин за четыре дня до возникновения этого события. Получение такого точного и заблаговременного предупреждения могло бы спасти десятки жизней, но, к сожалению, в реальности все поступившие тогда сообщения оказались запоздалыми и ошибочными.
Результаты проведенных исследований показали, что во всех рассматриваемых случаях Aurora превзошла ведущие метеоцентры по точности составления прогнозов движения циклонов в среднем на 20 – 25 %.
Еще одним преимуществом разработанной ИИ-системы является возможность ее использования не только для составления метеопрогнозов, но и для моделирования развития других событий, например, для определения высоты океанских волн или построения карты загрязнения воздуха. Для этого нужно просто дообучить ИИ-модель с помощью специальных наборов данных, характеризующих прогнозируемое событие.
На сегодняшний день ИИ-синоптик Aurora уже широко используется для составления высокоточных почасовых прогнозов погоды (например, MSN Weather) и решения других прикладных задач. Весьма вероятно, что с появлением подобных интеллектуальных систем в ближайшем будущем проблема точности метеопрогнозов и их своевременности будет окончательно решена.
На сегодняшний день ведущие мировые центры метеопрогнозирования далеко не всегда справляются с поставленной задачей: часто точность составленных прогнозов оставляет желать лучшего. Почему же так происходит? Дело в том, что в основе традиционных моделей прогнозирования лежат законы физики, которые описываются сложными математическими уравнениями. Чем более точно и подробно составлены эти модели, тем более качественные метеопрогнозы с их помощью можно получить. К сожалению, создать абсолютно точную климатическую модель на данном этапе развития науки и техники не представляется возможным. Во-первых, крайне сложно учесть в качестве параметров модели все условия, которые могут оказать влияние на погоду. Во-вторых, даже если удастся получить некую идеальную модель, для решения ее уравнений потребуется слишком большое количество вычислительных ресурсов. Временной фактор также играет важную роль: результаты вычислений должны быть получены заранее, иначе они потеряют свою актуальность. Поэтому все существующие традиционные метеомодели имеют ряд допущений, то есть являются упрощенными. Это значительно ускоряет процесс прогнозирования, но и точность полученных результатов зачастую невысока.
Очевидно, что для повышения точности метеопрогнозов необходимо использовать новые нестандартные подходы. Одно из таких решений предложила компания Microsoft, которая совместно с учеными из университета Пенсильвании разработала базовую ИИ-модель Aurora, способную прогнозировать различные погодные явления с высокой точностью. Результаты проведенных исследований, которые были опубликованы в журнале Nature, показали, что разработанная интеллектуальная система по эффективности и производительности значительно превышает существующие традиционные модели метеопрогнозирования. В чем же секрет этой уникальной разработки?
В отличие от обычных систем, которые составляют прогнозы с помощью сложных физических моделей, Aurora использует новейшие технологии искусственного интеллекта. Базовая ИИ-модель обучена с использованием очень большого массива исторических метеоданных, который включает миллионы часов наблюдений за атмосферой Земли. Проведя ретроспективный анализ полученной информации, Aurora научилась выявлять определенные особенности и закономерности, характерные для различных атмосферных процессов. Обученная таким образом ИИ-модель способна составлять высокоточный прогноз погоды всего за несколько секунд, и для ее работы вполне достаточно вычислительных ресурсов обычного персонального компьютера.
Aurora умеет с высокой точностью прогнозировать движение воздушных масс, в том числе заблаговременно предсказывать место и время образования циклонов и направление их дальнейшего перемещения. В ходе испытаний ИИ-модели была поставлена задача спрогнозировать траектории движения всех циклонов, циркулировавших в земной атмосфере в 2022 и 2023 годах. Полученные результаты ученые сравнили с аналогичными прогнозами, составленными семью основными мировыми центрами метеопрогнозирования.
Одним из наиболее сложных тестовых заданий для ИИ-синоптика стало прогнозирование тайфуна Доксури – мощного и разрушительного циклона, который в июле 2023 года обрушился на Филиппины, Тайвань и материковый Китай, нанеся серьезный ущерб. Все ведущие метеоцентры ошиблись в прогнозе траектории этого атмосферного вихря. А ИИ-модель Aurora смогла точно предсказать выход тайфуна на побережье Филиппин за четыре дня до возникновения этого события. Получение такого точного и заблаговременного предупреждения могло бы спасти десятки жизней, но, к сожалению, в реальности все поступившие тогда сообщения оказались запоздалыми и ошибочными.
Результаты проведенных исследований показали, что во всех рассматриваемых случаях Aurora превзошла ведущие метеоцентры по точности составления прогнозов движения циклонов в среднем на 20 – 25 %.
Еще одним преимуществом разработанной ИИ-системы является возможность ее использования не только для составления метеопрогнозов, но и для моделирования развития других событий, например, для определения высоты океанских волн или построения карты загрязнения воздуха. Для этого нужно просто дообучить ИИ-модель с помощью специальных наборов данных, характеризующих прогнозируемое событие.
На сегодняшний день ИИ-синоптик Aurora уже широко используется для составления высокоточных почасовых прогнозов погоды (например, MSN Weather) и решения других прикладных задач. Весьма вероятно, что с появлением подобных интеллектуальных систем в ближайшем будущем проблема точности метеопрогнозов и их своевременности будет окончательно решена.
