Возможность создания точных моделей для прогнозирования погоды имеет огромное значение для всех сфер экономики. До настоящего времени эти модели базировались на сложных уравнениях термодинамики и динамики жидкостей в атмосфере. Их вычисление требует значительных ресурсов и обычно выполняется на суперкомпьютерах.
Недавно исследователи из частных компаний, таких как Nvidia и Google, начали разработку крупных моделей искусственного интеллекта (ИИ), известных как фундаментальные модели, для прогнозирования погоды. В сотрудничестве с учеными из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США и исследователями Адитьей Гровером и Тунгом Нгуеном из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе были проведены исследования этого альтернативного подхода. Эти модели способны предоставлять прогнозы, превосходящие по точности существующие числовые модели, при этом их вычислительная стоимость значительно ниже.
Некоторые из этих моделей могут предсказывать погоду на срок более семи дней, что открывает новые горизонты для ученых.
Фундаментальные модели ИИ используют так называемые «токены» — небольшие фрагменты информации, которые алгоритм применяет для изучения физических процессов, управляющих погодой. Многие из таких моделей используются для обработки естественного языка, анализируя слова и фразы.
Для языковых моделей токены представляют собой слова или фрагменты текста, которые модель предсказывает последовательно. В случае новых моделей прогнозирования погоды токены — это изображения, представляющие такие параметры, как влажность, температура и скорость ветра на различных уровнях атмосферы.
– Вместо того, чтобы интересоваться последовательностью текста, вы смотрите на пространственно-временные данные, которые представлены в изображениях, — сказал аргоннский ученый-компьютерщик Сандип Мадиредди. – Используя эти фрагменты изображений в модели, вы получаете некоторое представление об их относительном положении и о том, как они взаимодействуют, благодаря тому, как они токенизированы.
Этот инновационный подход открывает новые возможности для более точного и эффективного прогнозирования погоды, что является важным шагом вперед в развитии технологий и науки.