Искусственный интеллект, 17 авг, 09:00

Новые модели искусственного интеллекта сделают прогноз погоды точнее

Читать в полной версии
Фото: Unsplash
В последние два года все чаще появляются ИИ-модели, способные детально предсказывать погоду более чем на неделю вперед. Разбираемся, заменит ли машинное обучение стандартные метеорологические системы

Традиционное прогнозирование

В настоящее время прогноз погоды могут делать с помощью:

  • анализа синоптической карты погоды — географической карты, на которой результаты наблюдений метеорологических станций в определенные моменты времени изображены в виде цифр и символов;
  • численных методов прогноза погоды — компьютерной математической модели атмосферы, построенной на базе системы уравнений гидродинамики и текущих данных о погоде;
  • статистических методов — сбора статистических метеоданных, исходя из предположения, что в будущем погода повторится. Этот метод дополняет численный.

Как синоптики делают прогноз погоды и почему он не всегда точный
Экономика инноваций 

Как работают ИИ-прогнозы

Специалисты научно-популярного журнала Scientific American объясняют: «Инструменты ИИ распознают паттерны в обучающих наборах данных, которые состоят из десятилетий наблюдений за погодой и информации, полученной в результате прогнозирования. Таким образом, ИИ-модели могут заметить, что погодные условия в определенный день напоминают аналогичные в прошлом, и составить прогноз на основе этой закономерности».

Какие ИИ-инструменты для прогноза есть на рынке

В ноябре 2023 года компания DeepMind, принадлежащая Google, представила инструмент ИИ для прогнозирования погоды. Его результат оказался точнее традиционных моделей — в 90% случаев он лучше предсказывал тропические циклоны и экстремальные перепады температуры.

История DeepMind: от шахмат до диагностики заболеваний
Социальная экономика 

Инструмент DeepMind называется GraphCast — это современная модель ИИ, которая предсказывает погодные условия на десять дней вперед точнее и быстрее старых систем.

Ведущий автор исследования о GraphCast Реми Лам в блоге Google DeepMind объясняет: «GraphCast использует исторические данные о погоде за несколько десятилетий для изучения модели причинно-следственных связей, определяющих развитие погоды на Земле. Этот инструмент не только генерирует более точные прогнозы, но и требует гораздо меньше вычислительных мощностей».

Составление десятидневных прогнозов с помощью GraphCast занимает меньше минуты. Прогнозирование с помощью традиционных способов может длиться часами.

GraphCast не единственный инструмент ИИ для предсказания погоды. Google DeepMind и Google Research также разработали модель Nowcasting, которая дает прогнозы на ближайшие 90 минут. Еще одна модель Google — MetNet-3 — уже работает в континентальной части США и некоторых регионах Европы, делая точные прогнозы на 12 часов.

Бизнес по погоде: как прогнозы помогают компаниям работать эффективнее
Экономика инноваций 

Сможет ли ИИ заменить традиционные прогнозы

Появление этих инструментов не обязательно означает конец традиционного прогнозирования погоды. ИИ продолжает опираться на стандартные системы и дополняет их. Пока полная замена невозможна, потому что существующие методы разрабатывались десятилетиями и прошли строгую проверку в реальных условиях.

Журналисты Scientific American утверждают, что все метеорологи, с которыми они беседовали, рассматривают GraphCast и другие модели ИИ как дополнительные инструменты в своем арсенале. Они подчеркивают: «Если ИИ может быстро и дешево создавать точные прогнозы, то нет причин не начать использовать его вместе с традиционными методами».

Искусственный интеллект Нейросети Человек против ИИ Внедрение инноваций
Главное