ИИ делает краткосрочный прогноз погоды быстрее, чем традиционные модели
ИИ предсказывает погоду быстрее, чем традиционные системы. И этот подход к прогнозированию может стать новым стандартом.
Две группы исследователей искусственного интеллекта независимо друг от друга разработали и протестировали две новые системы прогнозирования погоды на основе ИИ, которые оказались не менее точными, чем существующие системы. Но модели на основе ИИ требуют меньше вычислительных ресурсов и работают также быстро, как традиционные модели.
Первая команда, состоящая из инженеров китайской компании Huawei Cloud, создала систему под названием Pangu-Weather. Она предназначена для прогнозирования погоды на неделю вперед. Вторая команда, состоящая из инженеров Университета Цинхуа (Tsinghua University), Китай, совместно с Китайским метеорологическим управления и Калифорнийским университетом в Беркли, построила систему под названием NowcastNet. Она предназначена для прогнозирования количества осадков на ближайшие шесть часов.
В настоящее время наиболее надежной формой прогнозирования погоды являются численные модели, которые берут текущие метеорологические данные и применяют физические формулы. Такие системы считаются достаточно надежными, по крайней мере, для крупных мегаполисов, но они требуют больших объемов вычислений и на расчет уходят часы.
Но поскольку прогнозирование погоды очень важно для сельско-хозяйственных работ и для предупреждения об опасных штормах, ученые продолжают искать способы улучшения результатов прогнозирования. Одной из перспективных областей исследований является искусственный интеллект, когда вместо вычисления формул системам предоставляются исторические данные о погоде, и ИИ используют их для составления прогнозов на будущее.
Как ИИ предсказывает погоду
Команда, создавшая Pangu-Weather, обучила свою систему на 39-летних метеорологических данных, а затем попросила ее сделать прогноз на основе текущих погодных условий. Pangu-Weather оказалась столь же точной, как и существующие системы, и выполняла свою работу за меньшее время.
Однако у этой системы есть один существенный недостаток — она не дает прогнозов о количестве осадков. Она выдает оценки температуры, скорости ветра, атмосферного давления и другие данные, связанные с погодой. Человеку остается делать прогнозы осадков на основе того, что показывает система.
Система NowcastNet, наоборот, пытается дать точный прогноз количества осадков, которые выпадут в том или ином районе в ближайшие шесть часов. Для этого она использует как исторические данные, так и физические формулы. Эта система оказалась столь же точной, как и традиционные модели, и при этом выдавала результаты гораздо быстрее.
Обе команды отмечают, что их системы пока находятся на стадии предварительных испытаний, но при этом считают, что полученные результаты говорят, что прогнозирование погоды на основе ИИ скоро может стать стандартным подходом.