Новая эра в прогнозировании погоды: ИИ-система Aardvark Weather

Новая полностью управляемая ИИ-система прогнозирования погоды теперь позволяет использовать только компьютер для создания прогнозов погоды, которые в десятки раз быстрее и требуют в тысячи раз меньше вычислительной мощности по сравнению с традиционными системами.

Новая модель Aardvark Weather является результатом международного сотрудничества исследователей из Кембриджского университета, Института Алана Тьюринга, Microsoft Research и Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).

Система основана на архитектуре глубокого обучения, которая обрабатывает огромные объемы данных наблюдений для создания прогнозов погоды с высоким разрешением. Создатели Aardvark Weather утверждают, что их модель является «сквозной системой прогнозирования ИИ».

Точное прогнозирование погоды имеет важное значение для таких отраслей, как сельское хозяйство, транспорт и энергетика, а также для общественной безопасности во время экстремальных погодных явлений. Традиционные системы опираются на модели численного прогнозирования погоды (NWP), которые используют уравнения на основе физики для моделирования атмосферных процессов. Это включает в себя несколько этапов, включая сбор данных наблюдений и улучшение состояния атмосферы с течением времени. Эти методы не только требуют много времени, но и могут требовать огромных ресурсов и часто быть менее точными по сравнению с новыми моделями на основе ИИ.

«Aardvark переосмысливает текущие методы прогнозирования погоды, предлагая возможность сделать прогнозы погоды быстрее, дешевле, гибче и точнее, чем когда-либо прежде, помогая преобразовать прогнозирование погоды как в развитых, так и в развивающихся странах», — сказал профессор Ричард Тернер из инженерного факультета Кембриджа, который руководил исследованием. «Aardvark в тысячи раз быстрее, чем все предыдущие методы прогнозирования погоды».

По словам ученых, используя всего 10% входных данных, Aardvark Weather смог превзойти национальную систему прогнозирования GFS США. Они также утверждают, что система соответствует точности прогнозов Метеорологической службы США, которая использует входные данные из нескольких погодных моделей и прогнозистов-людей для предоставления своих прогнозов.