Скоро ли машины сделают метеорологические службы ненужными?
Погода – Скоро ли машины сделают метеорологические службы ненужными?
Быстрее, точнее, дешевле – так Google рекламирует свой продукт «Graphcast». За ним стоит искусственный интеллект (ИИ). Модель ИИ способна «создавать среднесрочные прогнозы погоды с непревзойденной точностью», – восторгается Реми Лам из исследовательской группы «Graphcast».
«GraphCast» не только быстрее, но и может предупреждать об экстремальных погодных явлениях раньше, говорит Реми Лам. «Он может с большой точностью предсказывать пути ураганов в будущем, определять атмосферные реки, связанные с риском наводнений, и предсказывать наступление экстремальных температур. Эти возможности могут спасти жизни благодаря более эффективной подготовке».
DWD сохраняет спокойствие
В ноябре исследователи Google представили сравнительный анализ в научном журнале «Science»: согласно статье, их ИИ предсказывал сотни погодных переменных в течение десяти дней по всему миру менее чем за минуту. По 90 процентам показателей – таким как температура, скорость ветра или влажность – «Graphcast» оказался лучше, чем прогнозы Европейского центра прогнозов погоды средней дальности (ECMWF).
Немецкая метеорологическая служба (DWD) критически относится к подобным заявлениям – и сохраняет спокойствие. Да, у искусственного интеллекта «невероятный потенциал», – говорит метеоролог Андреас Вальтер, эксперт по моделированию климата в DWD. ИИ может быть быстрее, но ни в коем случае не лучше. Он видит самые большие недостатки, когда речь идет о прогнозировании экстремальных явлений, которые еще не произошли.
Это связано с тем, как работает машина. «Традиционное численное прогнозирование погоды использует увеличенные вычислительные ресурсы для повышения точности прогноза», – объясняют разработчики Graphcast в Science. Однако они не используют исторические данные о погоде для улучшения базовой модели».
Именно эти «данные реанализа», которые используются для обучения ИИ, Андреас Вальтер считает проблемой: «ИИ черпает свои алгоритмы обучения из прошлого. Наши модели решают основные физические уравнения».
Гонка за лучший прогноз погоды
По данным DWD, после регистрации начального состояния атмосферы, когда все данные наблюдений поступают в модель погоды, уравнения проецируются в будущее, чтобы определить будущее состояние погоды. Этот численный метод также используется, например, для составления прогноза осадков в текущей ситуации с наводнениями. «Конечно, это совершенно другая работа. Но это и более надежно, чем процесс искусственного интеллекта, основанный только на сходстве», – говорит Уолтер.
Скорость – не главное в прогнозах, добавляет представитель DWD Уве Кирше. «Это не гонка за самым быстрым прогнозом погоды. Это всегда должно быть соревнование за лучший прогноз погоды». Дважды в день DWD рассчитывает глобальную модель на семь дней вперед для 90 слоев атмосферы. Это занимает около часа. Кроме того, четыре раза в день выполняется расчет для Европы и восемь раз для Германии.
Одним из ограничивающих факторов является производительность компьютеров. «Метеорологам нужно получать все больше и больше данных. Поэтому нам нужны все более мощные компьютеры, способные обрабатывать эти данные», – говорит Кирше. DWD потребуется новый компьютер примерно через два года. Нынешний стоит около 120 миллионов евро, и вряд ли следующий будет дешевле.
ИИ – это «безусловно, инструмент, который можно использовать для поддержки метеорологии», – говорит Кирше. Поэтому метеорологическая служба в настоящее время испытывает ИИ практически во всех областях. «Наша цель – улучшить всю технологическую цепочку – от сбора данных до доставки клиентам – с помощью ИИ», – говорит Кирше, подчеркивая: «Не заменить, а улучшить».
Читайте также:
- Суд США опубликовал имена и фамилии, фигурирующие в деле Эпштейна
- FDA изучает сообщения о выпадении волос и суицидальных мыслях у людей, использующих популярные препараты для лечения диабета и снижения веса
- Объявлены номинанты на премию «Немецкий сценарий 2024
Источник: www.stern.de
Читайте также:
Обсуждение
Самые последние новости
