Метеорологическое чудо: ИИ переосмысливает прогнозирование погоды
С появлением искусственного интеллекта (ИИ) в прогнозировании погоды то, что когда-то казалось непреодолимой проблемой – прогнозирование пути и интенсивности ураганов – теперь претерпевает огромные изменения. Самые современные модели ИИ предвещают смену парадигмы в сфере прогнозов, предлагая высокую точность и потенциальное понимание одного из самых страшных явлений природы: атлантических ураганов.
Путь к прогнозированию погоды на основе искусственного интеллекта начался со случайной встречи двух молодых новаторов в Стэнфордском университете. Джон Дин (John Dean), инженер-электрик, и Кай Маршленд (Kai Marshland), специалист компьютерных наук, взялись за решение извечной проблемы неопределенности погоды. Созданная ими компания WindBorne Systems предложила новое решение: миниатюрные метеорологические шары, способные находиться в атмосфере Земли до 40 дней. Используя эти воздушные шары для сбора атмосферных данных, Дин и Маршленд преследовали цель революционизировать прогноз погоды, преодолев ограничение традиционных методов наблюдения.
Еще до этого, Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) хранил датасет, известный как ERA5. Этот набор данных содержит сведения о погоде в атмосфере, на суше и в океане за каждый день в разных точках мира, начиная с 1940 года. Информация за последние 50 лет, особенно после появления глобального спутникового покрытия, является чрезвычайно полезной. Хотя ERA5 изначально не был создан для применения в сфере искусственного интеллекта, он оказался невероятно полезным для обучения моделей прогнозирования погоды.
Ученые начали всерьез использовать данные ERA5 для обучения моделей ИИ для прогнозирования погоды в 2022 году. С тех пор технология быстро развивалась. В некоторых случаях производительность таких ИИ-моделей превосходит глобальные погодные модели, на разработку и создание которых ученые потратили десятилетия. И вот что самое интересное: эти модели искусственного интеллекта могут работать на одном персональном компьютере, в отличие от своих суперкомпьютерных аналогов.
Переход от теоретических инноваций к реальному применению был стремительным. Основанная на алгоритмах ИИ, модель WeatherMesh компании WindBorne продемонстрировала незаурядное мастерство в прогнозировании ураганов, превзойдя традиционные физические модели по точности предсказания траектории движения урагана. Аналогично, ECMWF согласился на использование ИИ, представив свою Интегрированную систему прогнозирования на основе искусственного интеллекта (Artificial Intelligence/Integrated Forecasting System, AIFS). Благодаря своей способности создавать “многообещающие” прогнозы в режиме реального времени, AIFS представляет собой значительный скачок в возможностях прогнозирования погоды.
В основе этого метеорологического чуда лежит фундаментальное изменение подхода. В отличие от традиционных моделей прогнозирования, которые полагаются на сложные физические уравнения для моделирования динамики атмосферы, модели ИИ WeatherMesh и AIFS работают по другому принципу – методу обучения. Анализируя огромные наборы данных, в том числе бесценный архив ERA5, эти модели выявляют сложные закономерности и корреляции, что позволяет им прогнозировать погодные явления с беспрецедентной точностью.
Моделям демонстрируют снимок Земли и задают погодные условия: такие показатели как температура, давление, влажность, ветер и другие показатели на разных уровнях атмосферы. После этого моделям показывают, какими были погодные условия на Земле через шесть часов после этого. Далее модель “изучает” связь между погодой и условиями через несколько часов. Процесс повторяется многократно. Используя все эти данные, модель все лучше и лучше распознает закономерности и устанавливает связи между погодными условиями сейчас, скажем, зоной низкого давления над северной частью Атлантического океана, и тем, что это означает для погоды вниз по течению над Европой и Азией на ближайшую неделю или 10 дней.
Одним из самых ярких преимуществ моделей ИИ является их эффективность. Как уже отмечалось, традиционные физические модели требуют огромных вычислительных мощностей, часто полагаясь на суперкомпьютеры. В отличие от них, ИИ-модели, такие как WeatherMesh, могут работать на одном мощном настольном компьютере, оснащенном графическим процессором. Такое резкое сокращение вычислительных ресурсов делает ИИ-модели более доступными и масштабируемыми.
Хотя метеорологическое сообщество охотно воспринимает перспективы прогнозирования на основе искусственного интеллекта, перед ним стоит немало вызовов. Обеспечение надежности, реагирования на экстремальные события и устранение предубеждений модели являются критическими направлениями исследования. Интеграция ИИ-моделей в оперативные прогнозы создает логистические и методологические препятствия, требующие тщательной оценки и валидации. Кроме того, сосуществование моделей, управляемых искусственным интеллектом, и моделей, основанных на физике, вызывает вопрос об их взаимодополняющей роли в формировании будущих методологий прогнозирования.