Учёные Кембриджского университета при поддержке Института Алана Тьюринга, Microsoft Research и Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды разработали инновационную систему Aardvark Weather. Этот искусственный интеллект способен прогнозировать погоду в десятки раз быстрее и при этом требует в тысячи раз меньше вычислительных мощностей по сравнению с традиционными методами.
Современные методы метеопрогнозирования зависят от мощных суперкомпьютеров и работы целых команд специалистов, что может занимать несколько часов. Однако технологии ИИ, разработанные такими гигантами, как Huawei, Google и Microsoft, уже доказали свою эффективность в ускорении отдельных процессов прогнозирования, в том числе в численном моделировании атмосферных изменений. Например, Google DeepMind создала модели, которые прогнозируют погоду на 10–15 дней вперёд.
Быстрые и точные прогнозы
Aardvark представляет собой кардинально новый подход: вместо сложных процессов традиционного моделирования он использует единый алгоритм машинного обучения. Благодаря этому система может анализировать данные со спутников и метеостанций и создавать прогнозы за считаные минуты даже на обычном настольном компьютере.
«Aardvark меняет сам принцип прогнозирования погоды, делая его быстрее, дешевле и точнее, чем когда-либо», — поясняет профессор Ричард Тернер из Кембриджского университета, возглавивший исследование. По его словам, эта система в тысячи раз быстрее всех предыдущих методов прогнозирования.
Несмотря на использование значительно меньшего объёма данных, Aardvark уже показывает результаты, превосходящие американскую систему GFS по ряду ключевых показателей. Более того, его прогнозы сопоставимы с теми, что создаёт Национальная метеорологическая служба США с привлечением нескольких моделей и экспертов.
«Это только начало возможностей Aardvark», — отмечает Анна Аллен, первая автор работы из Кембриджского университета. По её словам, технология может применяться не только для прогнозирования стандартных погодных условий, но и для предсказания ураганов, лесных пожаров, торнадо, а также динамики океанов, качества воздуха и состояния морских льдов.
Одним из главных преимуществ Aardvark является его гибкость. Поскольку система обучается непосредственно на данных, её можно легко адаптировать под конкретные отрасли и регионы, например, для поддержки сельского хозяйства в Африке или прогнозирования ветров для европейских энергетических компаний. В отличие от традиционных методов, требующих многолетней работы больших команд для настройки модели, Aardvark быстро адаптируется к новым условиям.
Кроме того, данная технология может изменить прогнозирование погоды в развивающихся странах, где доступ к вычислительным ресурсам и экспертным знаниям ограничен. «Перенос прогнозирования с суперкомпьютеров на настольные ПК открывает доступ к передовым технологиям для стран с низким уровнем технического оснащения», — говорит доктор Скотт Хоскинг из Института Алана Тьюринга.
Разработчики ожидают, что в будущем Aardvark сможет прогнозировать погоду на восемь дней вперёд, что на три дня превышает возможности современных моделей. Дальнейшие планы включают создание исследовательской группы в Институте Алана Тьюринга, которая займётся внедрением технологии в странах Глобального Юга и её интеграцией в более широкие экологические инициативы.
