ИИ-системата Aardvark Weather ще замени суперкомпютрите в прогнозирането на времето

Изследователи от университета в Кеймбридж представиха Aardvark Weather – система за прогнозиране на времето с изкуствен интелект, която генерира глобални и местни прогнози за минути с помощта на обикновен настолен компютър. В сравнение с традиционните подходи Aardvark предоставя прогнози десетки пъти по-бързо, като същевременно изисква хиляди пъти по-малко изчислителни ресурси.

Aardvark Weather е разработена в Университета в Кеймбридж в сътрудничество с Института „Алън Тюринг“, Microsoft Research и Европейския център за средносрочни метеорологични прогнози (ECMWF). Бързината и ефективността на метеорологичните модели са от решаващо значение: традиционните методи разчитат на ресурсоемки суперкомпютри и труда на много специалисти, докато генерирането на една прогноза често отнема няколко часа.

В този контекст Aardvark демонстрира принципно нов подход, като елиминира необходимостта от обемиста инфраструктура.

Неотдавнашните разработки на технологични гиганти като Huawei, Google и Microsoft показаха, че изкуственият интелект може значително да подобри отделни компоненти на метеорологичното моделиране. Особено важен е напредъкът в алгоритмите, които моделират атмосферната динамика във времето. Интегрирането на ИИ в тези процеси вече доведе до по-бързи изчисления и по-точни прогнози за времето.

Пример за това е Google, която разработва модели, задвижвани от изкуствен интелект и предлага две такива решения на корпоративните клиенти на своята платформа за облачни услуги. Тези модели, създадени от изследователи в лабораторията DeepMind на Google използват исторически данни за времето и могат да прогнозират метеорологичните условия за 10 до 15 дни напред.

За разлика от хибридните подходи, Aardvark напълно заменя традиционната многоетапна схема за прогнозиране с един модел за машинно обучение (ML). Използвайки стандартен настолен компютър, системата обработва данни от различни източници, включително сателити и метеорологични станции и генерира прогнози в рамките на минути.

„Aardvark предефинира съществуващите методи за прогнозиране на времето, като прави прогнозите по-бързи, по-евтини, по-гъвкави и по-точни от всякога. Aardvark е хиляди пъти по-бърз от всички предишни методи за прогнозиране на времето.“

заяви професор Ричард Търнър от Инженерния факултет на Университета в Кеймбридж, който ръководи изследването

В крайна сметка Aardvark ще може да генерира прогнози за 8 дни напред с висока степен на точност, което е с 3 дни над хоризонта на сегашните системи.

Въпреки че системата използва само малка част от данните, използвани в традиционните модели, Aardvark се представя по-добре от Националната система за прогнози на САЩ (GFS) по няколко ключови показателя. В същото време тя остава сравнима по точност с прогнозите на Националната метеорологична служба на САЩ (NWS), която обикновено използва комбинация от модели и експертен анализ.

Според Анна Алън, първи автор на изследването от катедрата по компютърни науки и технологии в Университета в Кеймбридж, подходът на системата за цялостно машинно обучение може лесно да се адаптира към други задачи за моделиране на климата – от прогнози за урагани, торнадо и горски пожари до оценка на качеството на въздуха, динамика на океанските течения и прогнозиране на морския лед.

Една от най-забележителните характеристики на Aardvark е нейната архитектурна простота и висока гъвкавост. Тъй като системата се учи директно от метеорологични данни, тя може бързо да бъде преконфигурирана, за да генерира персонализирани прогнози, съобразени с конкретни индустрии или региони.

Това могат да бъдат например температурни прогнози за селското стопанство в Африка или прогнози за скоростта на вятъра за европейските компании за възобновяема енергия. Този подход е коренно различен от традиционните системи, чието персонализиране изисква години работа от големи екипи от специалисти.

Тази адаптивност може да бъде от решаващо значение за страните с ограничен достъп до компютърни ресурси и метеорологични данни. Както посочва д-р Скот Хоскинг от Института „Алън Тюринг“, преместването на метеорологичното прогнозиране от суперкомпютри на настолни машини прави високоточните прогнози достъпни за развиващите се страни и регионите, изпитващи недостиг на данни.

Следващият етап на проекта ще бъде създаването на нова изследователска група в Института „Алън Тюринг“, която да проучи възможността за прилагане на технологията в глобалния юг и да интегрира Aardvark в по-широки инициативи за прогнозиране на околната среда.