Искусственный интеллект изменил прогнозирование погоды! И вот чего ждать в будущем от ИИ
Искусственный интеллект значительно улучшает способность предсказывать экстремальные погодные явления, - ураганы, торнадо и наводнения. Системы на основе ИИ анализируют исторические данные и текущие метеорологические условия, чтобы выявить закономерности и предсказать развитие опасных явлений с большей точностью. Так, власти смогут заблаговременно предупреждать население и принимать меры по минимизации ущерба. В 2023 году в мире прогнозирования погоды произошла своего рода революция, поскольку на первый план вышли прогнозы погоды на основе ИИ.
Каким будет прогноз погоды
- Традиционные методы прогнозирования погоды основаны на создании цифровой трехмерной сетки, которая максимально точно воспроизводит состояние атмосферы в начале прогноза. Как только это «инициализированное состояние» определено, сложные уравнения используются для прогнозирования того, как состояние атмосферы будет развиваться в предстоящие часы и дни.
На протяжении десятилетий много исследований было направлено на улучшение подобных прогнозов, а также на сосредоточение внимания на выборе правильной отправной точки. Эксперты пытались сконцентрироваться на увеличении вертикального и горизонтального разрешения описываемых сеток и, конечно же, на внесении уточнений в уравнения.
- Новое поколение расчетов прогноза погоды с помощью ИИ использует совершенно другой подход: теперь ученые применяют анализ многолетних инициализированных данных.
- Инструменты ИИ представляют собой статистические модели, поэтому они позволяют искать закономерности в инициализированных данных за последние несколько десятилетий, а затем учитывать их для прогнозирования.
- Несмотря на отсутствие физических уравнений, ИИ удивительно точен и выполняет задачу за гораздо меньшее время, в сравнении с традиционными методами.
Искусственный интеллект в будущем и прогноз погоды
В мире торговли сырьевыми товарами точное прогнозирование погоды является ключевым фактором, определяющим спекуляции на ценах на продукты, энергию или сырье. Так, имеет большое значение гибкость, которую новые модели ИИ предлагают в адаптации горизонтов прогнозирования и ускорении времени, необходимого для создания прогноза.
- Нейронные сети, — особенно глубокие обучающие модели, — способны выявлять сложные закономерности и взаимосвязи в огромных объемах данных, что невозможно сделать с традиционными методами анализа.
- Например, ИИ может анализировать временные ряды данных о температуре, влажности, скорости ветра и атмосферном давлении для создания более точных прогнозов о возможных изменениях погоды.
- Исследования показывают: модели на основе нейронных сетей могут улучшать прогнозирование на несколько дней вперед, точнее предсказывая ливни, штормы и температурные колебания.
- Западные эксперты отмечают: системы автоматизированного предупреждения о неблагоприятных погодных условиях используют ИИ для постоянного мониторинга и анализа метеорологических данных в реальном времени.
- Например, система на основе искусственного интеллекта может отправить уведомление о надвигающемся шторме с указанием точного времени его начала и интенсивности, что позволит людям подготовиться и уменьшить риски для безопасности.