Главное

  • Метод PBC исправляет систематические ошибки в существующих моделях погоды.
  • Точность повысилась для 98% прогнозов осадков и 92% прогнозов температуры.
  • PBC работает без суперкомпьютеров и дорогих видеокарт.

Как работает новый метод

Над методом работали Microsoft Research New England, MIT и Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды, или ECMWF.

PBC означает вероятностную коррекцию систематических ошибок. Этот метод машинного обучения исправляет повторяющиеся отклонения в результатах существующих моделей.

Традиционные модели имитируют физические процессы в атмосфере. Системы с искусственным интеллектом ищут закономерности в накопленных данных о погоде.

Если данных не хватает, оба подхода используют приближенные значения. Например, в некоторых регионах может быть мало метеостанций.

Из-за этого возникают систематические ошибки. При долгосрочном прогнозировании они накапливаются и снижают точность.

Например, модель на исторических данных может прогнозировать температуру ниже фактической.

Как изменилась точность прогнозов

PBC применили к одной из ведущих физико-математических моделей ECMWF. Точность повысилась для 98% прогнозов осадков и 92% прогнозов температуры.

Метод также применили к новой системе ECMWF с искусственным интеллектом. Точность этой системы выросла вдвое.

PBC рассчитан на прогнозы продолжительностью от двух до шести недель.

Результаты исследования опубликованы в научном журнале Nature. Программное обеспечение PBC доступно с открытым исходным кодом.

Почему PBC требует меньше оборудования

Традиционным погодным моделям нужны суперкомпьютеры. Генеративный искусственный интеллект обычно использует для вычислений дорогие видеокарты.

PBC может работать на обычных центральных процессорах. Авторы считают метод доступным для метеослужб с ограниченными ресурсами.

Такие службы смогут адаптировать систему под особенности своих регионов. Сейчас PBC тестируют в Кении перед сезоном дождей.

Более точные прогнозы помогут фермерам и экстренным службам готовиться к аномальной жаре, ураганам и затяжным ливням.

Старший ведущий исследователь Лестер Маки сказал: «Я возлагаю большие надежды». Он говорил об эффективности вычислений и надежности прогнозов экстремальной погоды.

Ранее работа исследователей получила награду на конкурсе AI Weather Quest. Его организовал ECMWF до публикации научной статьи.

Подробности: 3DNews