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 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.
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.
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».