Июль 2023 года, вероятно, станет самым жарким месяцем за всю историю наблюдений и, возможно, самым теплым за последние 120 000 лет. Климат становится теплее, и, как следствие, возрастает вероятность экстремальных погодных явлений. Традиционный метод прогнозирования погоды требует огромных вычислительных мощностей. В настоящее время широкой публике представлена новая модель прогноза погоды на основе ИИ, которая меняет представление о прогнозировании погоды.
Pangu-Weather — это модель для прогнозирования погоды на основе ИИ, которая была разработана компанией HUAWEI CLOUD и позволяет делать более точные прогнозы погоды, увеличивая скорость (в 10 000 раз) и сокращая время прогнозирования погоды во всем мире до нескольких секунд. Это облегчает раннее прогнозирование и подготовку к экстремальным погодным условиям. Данные результаты были опубликованы в рецензируемом научном издании Nature 5 июля 2023 года.Pangu-Weather — это первая модель прогнозирования на основе ИИ с более высокой точностью предсказания по сравнению с традиционными численными моделями прогнозирования, впервые представл
енная широкой публике бесплатно на веб-сайте Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Благодаря этому у синоптиков, метеорологов, энтузиастов в области метеорологии и широкой публики по всему миру появился доступ к платформе, где можно просмотреть 10-дневные глобальные прогнозы погоды, составленные моделью Pangu Weather.
Прорыв в традиционном методе прогнозирования погоды
Помимо 10-дневных прогнозов погоды, на сайте ECMWF также представлен отчет, в котором сравниваются прогнозы, составленные моделью Pangu-Weather и интегрированной системой прогнозирования ECMWF (ведущей глобальной системой численного прогноза погоды) за период с апреля по июль 2023 года.
Согласно отчету, внедрение методов машинного обучения, таких как Pangu-Weather, может стать «прорывом в довольно медленно развивающейся сфере прогнозирования с помощью традиционных методов численного прогноза погоды (ЧПП)», чьи способности прогнозирования увеличиваются примерно на один день за десятилетие (по данным Всемирной метеорологической организации или ВМО). Это может объясняться высокими вычислительными затратами на выполнение прогноза с помощью стандартных систем ЧПП. Модели машинного обучения способны произвести революцию в прогнозировании погоды благодаря прогнозам, которые требуют гораздо меньших вычислительных затрат и являются весьма конкурентоспособными с точки зрения точности.
Д-р Тянь Ци (Tian Qi), главный научный сотрудник департамента по разработке ИИ в компании HUAWEI CLOUD, член Института инженеров электротехники и электроники (IEEE) и академик Международной академии наук Евразии (International Eurasian Academy of Sciences), пояснил: «Прогнозирование погоды является одним из наиболее важных сценариев в области научных вычислений, поскольку метеорологическое прогнозирование представляет собой очень сложную систему, и при этом трудно охватить все аспекты математических и физических знаний. В настоящее время модель Pangu-Weather в основном завершает работу системы прогнозов, и ее основная способность заключается в прогнозировании изменений атмосферных состояний».
Доказанная высокая точность прогнозирования экстремальных погодных условий
Возможности прогнозирования модели Pangu-Weather были проверены в экстремальных ситуациях, таких как шторм Юнис, обрушившийся на северо-запад Европы в феврале 2022 года, и лето 2022 года, когда температура воздуха в Великобритании впервые достигла 40°C. Эти два примера показывают, что модели, основанные на анализе данных, способны прогнозировать экстремальные погодные ситуации и служить ориентиром в среднесрочных прогнозах погоды.
Прогноз от Pangu-Weather охватывает геопотенциал, удельную влажность воздуха, скорость ветра и температуру. Вся эта информация имеет решающее значение для прогнозирования развития погодных систем, траекторий штормов, качества воздуха и погодных условий. Модель Pangu-Weather также использовалась для предсказания траектории тайфуна «Ханун» — шестого по счету тайфуна в этом году.
Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды уже давно призывает глобальное сообщество прогнозистов приложить больше усилий для использования моделей ИИ в качестве дополнительных компонентов своих систем прогнозирования и для дальнейшего изучения сильных и слабых сторон таких моделей с целью поддержки в управлении погодой.
Д-р Тянь Ци заявил следующее: «Наша конечная цель — создать структуру прогнозирования погоды следующего поколения с использованием технологий ИИ для улучшения существующих систем прогнозирования».
