Национальное управление океанических и атмосферных исследований (НОАА) США недавно официально запустило новое поколение моделей глобального прогноза погоды, основанных на искусственном интеллекте, утверждая, что оно обеспечивает более быстрые и точные прогнозы погоды при значительном снижении энергопотребления. Это знаменует собой значительный скачок в системе прогнозирования погоды в США от традиционных физических моделей к системам искусственного интеллекта, управляемым данными. В NOAA заявили, что технология была введена в эксплуатацию рано утром в среду и стала важным шагом в усилиях по модернизации системы прогнозирования погоды в США.
Эти модели искусственного интеллекта были разработаны и внедрены Центром экологических прогнозов NOAA в сотрудничестве с Национальной метеорологической службой и призваны дополнять, а не заменять существующие модели численного прогнозирования. Представитель Национальной метеорологической службы Эрика Гроу Сей сообщила средствам массовой информации, что часть данных обучения для действующих в настоящее время моделей машинного обучения поступает из традиционных числовых моделей, которые все еще используются, а те модели, которые основаны на сложных физических уравнениях, по-прежнему являются одним из важных источников информации для обучения ИИ.
В течение долгого времени основным инструментом прогнозирования NOAA была Глобальная система прогнозов (GFS). Эта базовая физическая модель моделирует поведение атмосферы с помощью математических уравнений и генерирует данные о нескольких элементах, таких как температура, скорость ветра, осадки, озон и влажность почвы. Он состоит из множества подсистем, таких как поверхность суши, океан и атмосфера. Он сотрудничает, образуя единое целое. Чтобы смягчить систематическую погрешность GFS, NOAA также ранее создало «Глобальную систему ансамблевых прогнозов» (GEFS), чтобы покрыть неопределенность различных погодных сценариев посредством многократного моделирования.
Дэрил Клейст, заместитель директора Центра экологического прогнозирования NOAA, сказал, что новое поколение моделей ИИ обучается на основе данных, накопленных этими традиционными моделями за многие годы. Он отметил, что значительное улучшение навыков прогнозирования этих моделей ИИ во многом связано с данными «аналитического поля», используемыми при их обучении, и эти аналитические данные в основном получены из старой структуры числовых моделей.
Что касается требований к вычислительной мощности, по оценкам NOAA, новая система искусственного интеллекта может сократить использование вычислительных ресурсов на 91–99% по сравнению с традиционными моделями прогнозирования, что значительно снижает зависимость бизнес-прогнозов в реальном времени от суперкомпьютерных кластеров. В то же время ожидается, что эти модели продлят эффективное время прогноза на 18–24 часа, сохраняя или улучшая точность. Клейст также напомнил, что рассчитанное здесь энергопотребление — это потребление энергии на этапе работы модели и не включает в себя крупные инвестиции в энергию, необходимые для самого раннего обучения ИИ.
Запущенная на этот раз система прогнозирования с использованием искусственного интеллекта состоит из трех основных моделей. Первая — это Глобальная система прогнозирования искусственного интеллекта (AIGFS), которую чиновники описывают как новую глобальную модель, использующую технологию искусственного интеллекта для более быстрого и эффективного составления прогнозов погоды. Согласно данным NOAA, AIGFS требует всего около 0,3% вычислительных ресурсов традиционной GFS для выполнения 16-дневного глобального прогноза, а время выполнения составляет около 40 минут, что означает, что оперативные прогнозисты могут получить обновленные числовые рекомендации раньше.
Вторая модель — это «Глобальная система ансамблевого прогнозирования искусственного интеллекта» (AIGEFS), которая представляет идеи ансамбля на основе AIGFS. Он больше не дает только один детерминированный результат, но генерирует ряд возможных путей развития для количественной оценки неопределенности в прогнозах погоды. Третья модель «Hybrid-GEFS» объединяет новую технологию искусственного интеллекта с существующей ансамблевой системой GEFS NOAA с целью дальнейшего использования искусственного интеллекта для оптимизации представления неопределенности и точности прогнозов, сохраняя при этом преимущества традиционной ансамблевой системы.
В NOAA подчеркнули, что эта серия моделей ИИ все еще находится на стадии непрерывной итерации, и научно-исследовательская группа сосредоточена на улучшении ее производительности в прогнозах погоды со значительными последствиями, таких как ураганы, и дальнейшем расширении диапазона возможных сценариев, предоставляемых ансамблевой системой. Агентство полагает, что по мере дальнейшего совершенствования этих моделей ИИ, как ожидается, будет играть все более важную вспомогательную роль в будущих предупреждениях об экстремальных погодных условиях, а также в среднесрочных и долгосрочных прогнозах.