В условиях изменения климата стихийные бедствия становятся не только более частыми, но и более мощными. В связи с этим возникает необходимость в точном прогнозировании погоды, чтобы население могло подготовиться и защитить себя в случае опасности. К сожалению, климат зачастую трудно предсказать, поскольку на него влияют различные факторы окружающей среды, которые могут меняться в течение коротких периодов времени.
Такая ситуация усложняет прогнозирование, особенно когда речь идет об экстремальных погодных явлениях, таких как ураганы или волны жары. Чтобы найти подходящее решение, компания Google недавно представила свой новый генеративный ИИ SEEDS (Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler), направленный на повышение точности прогнозов при одновременном снижении их стоимости. Исследование, лежащее в основе этой новой системы, было опубликовано в журнале Science Advances.
Понимание проблем существующих систем прогнозирования
Чтобы лучше понять потенциальные последствия этой новой модели искусственного интеллекта, важно отметить, что методы прогнозирования, используемые метеорологами в настоящее время, ограничены во многих отношениях. Прогнозы, конечно, могут быть точными для ежедневных погодных условий, но когда дело доходит до предсказания экстремальных явлений, используемые методы быстро достигают своего предела.
В процессе прогнозирования метеорологические службы создают так называемые “ансамбли”. Они представляют собой ряд возможных прогнозов, основанных на измеренных начальных погодных условиях. Затем ансамбль обрабатывается другими алгоритмами для получения усредненного прогноза, который и является окончательным прогнозом. Поэтому начальные условия измерений имеют решающее значение для качества прогнозов. Чтобы получить максимально возможные результаты, метеорологи часто вводят случайные вариации. Неточности в начальных условиях могут сильно повлиять на результаты полученных моделей. Это напрямую влияет на точность долгосрочных прогнозов или прогнозов экстремальных явлений, которые являются особенно сложными и неточными.
Чтобы предсказать климатические катастрофы, такие как ураганы и волны жары, специалистам приходится генерировать очень большое количество прогнозов, составляющих ансамбль. Теоретически эта методика вполне осуществима, но она требует больших ресурсных затрат. Чтобы представить себе сложность работы, ученые Google подсчитали, что для правильного прогноза события, вероятность которого составляет всего 1 %, необходимо составить до 10 000 прогнозов в рамках одного ансамбля. В то время как метеорологи обычно составляют от 10 до 50 прогнозов.
ИИ, который генерирует (а не рассчитывает) прогнозы погоды
SEEDS использует передовые технологии для быстрой и эффективной генерации больших наборов прогнозов погоды. Для этого новая генеративная модель Google использует всего два существующих прогноза для быстрой генерации множества потенциальных вариантов, чтобы расширить диапазон возможных сценариев, не требуя большого количества исходных данных или серьезных вычислений. Система способна генерировать 256 прогнозов за три минуты, и эта производительность может быть значительно улучшена, утверждают в компании.
По данным Google, SEEDS создает прогнозы, по качеству сопоставимые с прогнозами американской Глобальной ансамблевой системы прогнозирования (GEFS). “Что еще более важно, вычислительные затраты на модель ничтожно малы по сравнению с часами вычислений, которые требуются суперкомпьютерам для составления прогноза“, — добавляет компания в своем пресс-релизе.
Источник: Новая Наука
