Главное

  • PBC исправляет ошибки существующих погодных моделей и не создает отдельный прогноз с нуля.
  • Метод улучшил точность для 98% проверяемых показателей осадков и 92% показателей температуры.
  • В исследовании PBC вдвое повысил точность новой системы ИИ европейского центра прогнозов погоды.

Как работает коррекция прогнозов

Обычные погодные модели воспроизводят физические процессы в атмосфере. Системы ИИ ищут закономерности в исторических наблюдениях.

Оба подхода обычно становятся менее надежными после двух недель прогнозирования. Моделям приходится заполнять пробелы в наблюдениях и знаниях об атмосферных процессах.

Из-за этого возникают повторяющиеся отклонения. Они накапливаются по мере увеличения срока прогноза и снижают его точность.

PBC применяет машинное обучение для поиска таких повторяющихся ошибок. После этого программа корректирует результаты действующей модели.

Один из примеров связан с изменением климата. Исторические сведения могут смещать прогноз в сторону более низких температур. При этом выбросы от ископаемого топлива нагревают планету.

Что показало исследование

Исследование провели специалисты Microsoft, Массачусетского технологического института, ECMWF и других организаций. Результаты опубликовал научный журнал Nature.

ECMWF, Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды, предоставил физическую модель для проверки. PBC улучшил точность для 98% показателей осадков и 92% показателей температуры.

Метод также проверили на новой системе прогнозирования ECMWF с искусственным интеллектом. В проведенном анализе точность этой системы выросла вдвое.

Физические модели требуют суперкомпьютеров. Системам генеративного ИИ нужны мощные графические процессоры. Для работы PBC достаточно центральных процессоров.

Авторы считают, что такой подход доступнее для метеорологических служб с ограниченными вычислительными ресурсами. Прогнозы на две или шесть недель могут помочь фермерам и экстренным службам планировать работу увереннее.

«Я надеюсь на снижение потребления вычислительных ресурсов и более долгую надежность прогнозов, особенно для экстремальной погоды», сказал исследователь Microsoft Лестер Маки.

Проверка в метеорологических службах

Rhiza Research, некоммерческая исследовательская организация, тестирует PBC вместе с метеорологической службой Кении. Работу финансирует Фонд Гейтса.

Участники проверяют, поможет ли искусственный интеллект точнее предупреждать людей об опасной погоде. Испытания проходят перед ожидаемым более сильным сезоном дождей во время рекордного Эль Ниньо.

«Такие модели мало требуют ресурсов и легко обучаются», сказала руководитель Rhiza Research Женевьев Фласполер. По ее словам, ученые могут настраивать их для отдельных территорий без крупных вычислительных мощностей.

Представитель ECMWF Мэтью Чантри назвал исследование примером новых идей для профессионального сообщества. «Превращение идей в действующий рабочий процесс остается самым сложным этапом», добавил он.

Ранее ECMWF наградил авторов исследования PBC в конкурсе AI Weather Quest. Это произошло до публикации научной статьи.

Подробности: The Verge