В современном мире алгоритмы, способные предсказывать погоду точнее, чем традиционные синоптики, становятся всё более популярными. Это неудивительно, ведь многие из нас привыкли обращаться к приложениям и домашним устройствам, чтобы узнать прогноз погоды. Например, достаточно спросить у Умной колонки Яндекс Станция Мини 3 Про, будет ли дождь вечером.
Как работают модели машинного обучения
Современные системы, такие как GenCast, используют модели машинного обучения (ML-модели). Эти модели анализируют большие объёмы данных и учатся предсказывать погодные условия на основе исторических примеров. Машинное обучение является частью искусственного интеллекта, и IT-компании активно развивают такие технологии.
Преимущества ML-моделей перед традиционными методами
В отличие от традиционных методов, которые требуют сложных физических расчётов и мощных суперкомпьютеров, ML-модели после обучения работают значительно быстрее и дешевле. Благодаря этому, прогноз погоды стал доступен в любое время — будь то через приложение, сайт или с помощью голосового помощника.
Пользователи отмечают удобство такого подхода: достаточно просто обратиться к Яндекс Станции Мини 3 Про и получить актуальный прогноз, даже когда руки заняты.
Источники данных для обучения ML-моделей
Большинство ML-моделей обучаются на данных, предоставленных Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Этот центр ежедневно собирает миллиарды наблюдений и использует десятилетия исследований и расчётов для подготовки и обработки данных.
По сути, ИИ учится на основе классических моделей, что означает, что он наследует и их ограничения.
Возможности и ограничения ML-подхода
Хотя ML-модели достигли значительных успехов, они всё ещё имеют некоторые ограничения:
- меньшее пространственное разрешение по сравнению с традиционными методами,
- менее точная работа на очень коротких временных интервалах,
- неидеальное прогнозирование экстремальных погодных явлений.
Однако в повседневной жизни, например, для выбора одежды утром или решения, брать ли с собой зонт, точности ML-моделей вполне достаточно. Особенно когда прогноз можно получить мгновенно, не открывая телефон.
Экстремальные погодные явления и ИИ
Экстремальные погодные явления, такие как ураганы, ливни, снегопады и жара, становятся всё более актуальными. ИИ помогает анализировать большие объёмы данных, но модели, обученные на данных за последние 30 лет, могут не всегда точно предсказывать будущие климатические изменения. Поэтому оптимальным решением является сочетание ИИ и традиционных физических моделей.
Инновации мировых лидеров
ECMWF активно внедряет технологии искусственного интеллекта: разрабатывает собственные ML-модели, экспериментирует с гибридными подходами и стремится повысить точность прогнозов.
Может ли ИИ полностью заменить синоптиков?
На данный момент нет. Однако ИИ уже значительно упрощает доступ к прогнозам погоды. Теперь мы можем получить информацию о погоде в любое время, просто спросив у Яндекс Станции Мини 3 Про, не отвлекаясь от текущих дел. Эксперты считают, что в ближайшие годы голосовые помощники станут ещё точнее благодаря новым поколениям ИИ-моделей.
Этические аспекты и качество данных
Хотя прогнозы погоды обычно не связаны с персональными данными, важно, чтобы источники данных были прозрачными и качественными. В противном случае модели могут давать неточные результаты. Эти вопросы активно изучаются и регулируются.