Метеорологічне диво: ШІ переосмислює прогнозування погоди
З появою штучного інтелекту (ШІ) у прогнозуванні погоди те, що колись здавалося непереборною проблемою – прогнозування шляху та інтенсивності ураганів – тепер зазнає величезних змін. Найсучасніші моделі ШІ передвіщають зміну парадигми у сфері прогнозів, пропонуючи високу точність і потенційне розуміння одного з найстрашніших явищ природи: атлантичних ураганів.
Шлях до прогнозування погоди на основі штучного інтелекту розпочався з випадкової зустрічі двох молодих новаторів у Стенфордському університеті. Джон Дін (John Dean), інженер-електрик, і Кай Маршленд (Kai Marshland), спеціаліст комп’ютерних наук, взялися за вирішення віковічної проблеми невизначеності погоди. Створена ними компанія WindBorne Systems запропонувала нове рішення: мініатюрні метеорологічні кулі, здатні перебувати в атмосфері Землі до 40 днів. Використовуючи ці повітряні кулі для збору атмосферних даних, Дін і Маршленд мали на меті революціонізувати прогноз погоди, подолавши обмеження традиційних методів спостереження.
Ще до цього, Європейський центр середньострокових прогнозів погоди (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) зберігав датасет, відомий як ERA5. Цей набір даних містить відомості про погоду в атмосфері, на суші та в океані за кожен день у різних точках світу, починаючи з 1940 року. Інформація за останні 50 років, особливо після появи глобального супутникового покриття, є надзвичайно корисною. Хоча ERA5 спочатку не було створено для застосування у сфері штучного інтелекту, він виявився неймовірно корисним для навчання моделей прогнозування погоди.
Вчені почали серйозно використовувати дані ERA5 для навчання моделей ШІ для прогнозування погоди в 2022 році. Відтоді технологія швидко розвивалася. У деяких випадках продуктивність таких ШІ-моделей перевершує глобальні погодні моделі, на розробку та створення яких вчені витратили десятиліття. І ось що найцікавіше: ці моделі штучного інтелекту можуть працювати на одному персональному комп’ютері, на відміну від своїх суперкомп’ютерних аналогів.
Перехід від теоретичних інновацій до реального застосування був швидким. Заснована на алгоритмах ШІ, модель WeatherMesh від компанії WindBorne продемонструвала неабияку майстерність у прогнозуванні ураганів, перевершивши традиційні фізичні моделі за точністю передбачення траєкторії руху урагану. Аналогічно, ECMWF погодився на використання ШІ, представивши власну Інтегровану систему прогнозування на основі штучного інтелекту (Artificial Intelligence/Integrated Forecasting System, AIFS). Завдяки своїй здатності створювати “багатообіцяючі” прогнози в режимі реального часу, AIFS являє собою значний стрибок у можливостях прогнозування погоди.
В основі цього метеорологічного дива лежить фундаментальна зміна підходу. На відміну від традиційних моделей прогнозування, які покладаються на складні фізичні рівняння для моделювання динаміки атмосфери, моделі ШІ WeatherMesh і AIFS працюють за іншим принципом – методом навчання. Аналізуючи величезні набори даних, у тому числі безцінний архів ERA5, ці моделі виявляють складні закономірності та кореляції, що дозволяє їм прогнозувати погодні явища з безпрецедентною точністю.
Моделям демонструють знімок Землі та задають погодні умови: такі показники, як температура, тиск, вологість, вітер та інші показники на різних рівнях атмосфери. Після цього моделям показують, якими були погодні умови на Землі через шість годин після цього. Далі модель “вивчає” зв’язок між погодою зараз і умовами через кілька годин. Процес повторюється багато разів. Використовуючи всі ці дані, модель все краще і краще розпізнає закономірності і встановлює зв’язки між погодними умовами зараз, скажімо, зоною низького тиску над північною частиною Атлантичного океану, і тим, що це означає для погоди вниз за течією над Європою і Азією протягом найближчого тижня або 10 днів.
Однією з найяскравіших переваг моделей ШІ є їхня ефективність. Як вже зазначалось, традиційні фізичні моделі вимагають величезних обчислювальних потужностей, часто покладаючись на суперкомп’ютери. На відміну від них, ШІ-моделі, такі як WeatherMesh, можуть працювати на одному потужному настільному комп’ютері, оснащеному графічним процесором. Таке різке скорочення обчислювальних ресурсів робить ШІ-моделі більш доступними і масштабованими.
Хоча метеорологічна спільнота охоче сприймає перспективи прогнозування на основі штучного інтелекту, перед нею стоїть чимало викликів. Забезпечення надійності, реагування на екстремальні події та усунення упереджень моделі є критичними напрямами дослідження. Інтеграція ШІ-моделей в оперативні прогнози створює логістичні та методологічні перешкоди, що вимагають ретельної оцінки та валідації. Крім того, співіснування моделей, керованих штучним інтелектом, і моделей, заснованих на фізиці, викликає питання про їх взаємодоповнюючу роль у формуванні майбутніх методологій прогнозування.