Нова європейська модель погоди з штучним інтелектом перевершує попередні прогнози погоди. Метеорологічні послуги у всьому світі зможуть використовувати новий метод і тим самим покращити прогнози в майбутньому.
Прогнозуйте екстремальні погодні ситуації. Наприклад, сильні дощі, урагани або грози, раніше і точніше. Це одна з цілей нової моделі штучного інтелекту від Європейського центру прогнозів погоди ліків (ECWMF), повідомляє Tagesschau.de. Це один із наступних великих кроків в епоху прогнозування погоди за допомогою штучного інтелекту. Прогноз погоди з AI очікує одночасно 51 сценарії прогнозів. Цей тип прогнозування погоди важливий для оцінки надійності прогнозів.
“Зараз це середнє значення. Це буде змінюватися залежно від погодних умов”. У деяких погодних умовах модель ШІ може бути на 40% краща. В інших – можливо, ще гірше.
Тепер метеорологічні служби повинні з’ясувати У яких ситуаціях модель штучного інтелекту є більш надійною, ніж інші методи. «Це багато в чому пов’язано з впевненістю. Особливо, коли мова йде про попередження про сувору погоду, метеорологічні послуги повинні бути впевнені в точності прогнозів“, – каже Паппенбергер
Прогноз погоди з AI: набагато швидше та ефективніше
Залишається з’ясувати, в яких погодні ситуації нова модель AI перевершує попередні моделі. Однак погода з штучним інтелектом має чіткі переваги з точки зору продуктивності. Вона обчислює прогнози в 10 разів швидше та набагато ефективніше. Порівняно з традиційними моделями прогнозування, AI може зменшити споживання енергії приблизно в 1000 разів.
Протягом останніх двох років технологічні компанії, такі як Google, також спричинили стурбованість. Вони представили нові погодні моделі зі штучним інтелектом. Дослідження, опубліковане в журналі Nature у 2024 році, показує, що модель Google Gencast AI може не тільки йти в курсі традиційних погодних моделей, але й моделі погоди, але й У деяких випадках навіть їх перевищують. Наприклад, AI-Model передбачив урагани швидше, ніж звичайні погодні моделі.
Не буде прогнозу погоди без знання фізики
За словами Паппенбергера, технологічні компанії досягли успіху навіть без метеорологічного досвіду. Принаймні на початку. ЩоПочатковий успіх був досягнутий завдяки чистому моделюванню даних, але тоді все залежало від того, чи мали ви досвід та знання. ”
Перша модель штучного інтелекту Google спочатку була вивчена за дуже простим принципом. AI вивчав себе, використовуючи спостереження за попередні десятиліття. Сам він шукав візерунки, постійно обчислюючи прогнози даних про погоду. А потім він безпосередньо перевірив, наскільки точною є модель AI.
Поки що це працює без складної фізики. Наприклад, для поведінки хмар в атмосфері. Тому моделі AI знаходять свій власний шлях незалежно від попередніх методів прогнозування. Однак незабаром стало зрозуміло, що моделі AI не заважають трохи знати фізики. З цієї причини розробники надають нові моделі з певними фізичними правилами як основи.
Прогноз погоди для ШІ: Навчання з фізики значно покращує прогноз
Коли AI самостійно шукає шаблони для прогнозу, фізичних обмежень для нього немає. ЩоВізьмемо, наприклад, дощ. Всім відомо, що дощ не може бути негативним. Але II цього не знає“Це означає, що негативний дощ у мінусах п’ять літрів, принаймні, можливий для AI. Ось чому почалася команда розробників ECWMF Підготуйте прості фізичні правила для AI. Наприклад: значення опадів ніколи не можуть бути негативними.
ЩоЦе звучить дуже просто. Але це неймовірно покращило якість прогнозування дощу в моделі штучного інтелекту “– каже Паппенбергер від ECWMF. Це досить простий приклад. Але моделі AI допомогли більш складними правилами. Зараз технологічні компанії також використовують цей підхід у своїх моделях.
Європейська модель займає провідну позицію
Модель європейського ансамблю зі штучним інтелектом наразі краща, ніж Google, каже Паппенбергер. ЩоМи також відносно відкриті з нею. Наприклад, на нашому сайті ви можете знайти порівняння цих різних моделей. ”
Однак моделі AI не можна порівняти у всьому зі звичайними моделями погоди. Наприклад, вони мають трохи нижчу роздільну здатність і обчислюють погоду для меншої кількості точок даних на Землі. Для більш точної вирішення процес навчання буде ще складнішим і дорогим. Моделі AI також не можуть впоратися з прогнозуванням туману. Тож невеликі недоліки все ще залишаються. Але поява більш точних моделей – це питання часу.
У лютому 2025 року ECMWF офіційно запустив першу невелику масштабну модель штучного інтелекту. Раніше вона очікувала лише одного прогнозу. Наступним великим кроком в епоху ШІ була нова ансамбльна модель з кількома прогнозами одночасно. Багато метеорологічних служб чекали цієї можливості. Завдяки AI, вони тепер можуть ще точно передбачити погоду. І в найкращому випадку прогнози погоди незабаром стануть ще більш точними.
