Исследователи Google создали новую модель прогнозирования погоды, сообщает MIT Technology Review. Она сочетает в себе сильные стороны ранее использовавшихся методов прогнозирования погоды, имеющих более чем 100-летнюю историю, с преимуществами искусственного интеллекта.
Модель Google также должна заблаговременно прогнозировать климатические явления, такие как ураганы. Кроме того, она даже сможет показать изменения климата, которые произойдут через несколько лет. До сих пор такое моделирование было очень дорогим, поскольку требовало больших вычислительных ресурсов. Поэтому такие модели расчета могут себе позволить только страховые фирмы и крупные сельскохозяйственные компании. Они платят высокие цены, чтобы иметь возможность оценить риск своего бизнеса. Модель Google теперь должна быть с открытым исходным кодом и сделать эти знания доступными для широкой общественности и науки.
В новом прогнозе погоды Google используются традиционные методы расчета изменений в атмосфере. ИИ заполняет пробелы, в которых не работают стандартные модели. Это прогнозы для отдельных мест в масштабе менее 25 километров. Например, при прогнозировании облаков или регионального микроклимата. NeuralGCM обучается, среди прочего, на исторических данных о погоде за 40 лет, предоставленных ECMWF.
Еще в 1980-х годах в метеорологии проводились исследования взаимодействия алгоритмов и физических моделей. С тех пор ИИ поддерживает метеорологов в их работе, особенно когда речь идет о вычислениях.
Давно известно, что искусственный интеллект помогает быстрее делать прогнозы. Например, путем ускорения численных моделей прогноза погоды с точки зрения физики облаков (так называется раздел науки).
Еще в 2020 году исследователи искусственного интеллекта из Google разработали модель прогнозирования, основанную на анализе двумерных радиолокационных изображений облачных образований.
ИИ может делать прогнозы в течение пяти-десяти минут, предсказывая осадки с точностью до километра и почти с точностью до минуты на шесть часов вперед. Особенно на фоне изменения климата чрезвычайно важны быстрые и точные прогнозы экстремальной погоды.
ИИ также помогает системе Geosphere прогнозировать интенсивность и масштабы предстоящих гроз и проливных дождей. Система связывает данные с радиолокационных станций, спутниковые снимки и прошлые события.
Большое преимущество ИИ в том, что он также может создавать нелинейные модели. Таким образом, выбросы и экстремумы можно было бы лучше прогнозировать и учитывать.
Система Geosphere также использует ИИ для прогнозирования производительности ветряных турбин и солнечных батарей. Для этого система объединяет наборы данных от турбин и солнечных систем с модельными расчетами, так называемые инкубаторы.
ИИ рассчитывает интенсивность скорости ветра и солнечного излучения. Точно так же Geosphere рассчитывает температуру дорог.
ИИ по-прежнему в первую очередь является «полезным дополнением» для метеорологии. Но ожидается, что ИИ сможет самостоятельно делать прогнозы погоды или расчеты ожидаемой производительности ветряных турбин или солнечных систем в будущем.