Исследователи из Великобритании и Канады разработали ИИ-модель Aardvark Weather для прогнозирования погоды. Результаты представлены в отчете наNature.
Традиционный подход в предсказании предполагает моделирование физики атмосферы с помощью сложных уравнений. Ученые из Кембриджского университета, Института Вектора при Университете Торонто и Института Алана Тьюринга создали инструмент для «глубокого обучения» — тренировки компьютеров распознавать закономерности в больших объемах данных.
Модель ориентирована на генерацию глобальных прогнозов для ветра, влажности,геопотенциалаи температуры.
«В настоящее время в системе прогнозирования есть несколько компонентов, требующих больших вычислительных затрат. Мы смогли заменить многие из этих трудоемких элементов гораздо более легкими моделями, обученными выполнять те же задачи», —прокомментировалодин из исследователей Джеймс Рекейма.
Благодаря этому Aardvark Weather делает прогнозы чаще и с лучшей скоростью и точностью. Команда заменила каждый шаг в конвейере предсказания, включающего преобразование необработанных данных.
«Мы обнаружили, что, когда эти компоненты машинного обучения соединяются в цепочку, общая производительность значительно повышается. Тонкая настройка всего конвейера под конечную задачу, которую мы ставим перед собой, позволяет оптимизировать каждый элемент не только с учетом его отдельной роли, но и с учетом того, как он способствует достижению результата, который нас больше всего волнует», — отметил Рекейма.
Aardvark Weather использует необработанные атмосферные данные — измерения давления, температуры и влажности — для составления глобальных и локальных прогнозов с высоким качеством.
Система построена на трех нейронных компонентах: кодировщике, процессоре и декодере.
- кодировщик преобразует необработанные, неструктурированные данные наблюдений в сетчатое представление атмосферы;
- процессор генерирует прогнозы погоды на основе данных сетки;
- декодер преобразует предсказания для конкретных местных условий.
Aardvark может генерировать прогноз с помощью четырех графических процессоров NVIDIA A100 за одну секунду по сравнению с часами, которые затрачивают более старые модели.
Команда планирует открыть исходный код Aardvark, чтобы сделать технологию более доступной.
Напомним, в январе пожарныезадействовалиискусственный интеллект для борьбы с возгораниями в Южной Калифорнии.
Ранее ИИприменилидля распространения дезинформации и дипфейков после урагана «Хелен».
