Исследователи из Великобритании и Канады разработали ИИ-модель Aardvark Weather для прогнозирования погоды. Результаты представлены в отчете на Nature.

Традиционный подход в предсказании предполагает моделирование физики атмосферы с помощью сложных уравнений. Ученые из Кембриджского университета, Института Вектора при Университете Торонто и Института Алана Тьюринга создали инструмент для «глубокого обучения» — тренировки компьютеров распознавать закономерности в больших объемах данных.

Модель ориентирована на генерацию глобальных прогнозов для ветра, влажности, геопотенциала и температуры. 

«В настоящее время в системе прогнозирования есть несколько компонентов, требующих больших вычислительных затрат. Мы смогли заменить многие из этих трудоемких элементов гораздо более легкими моделями, обученными выполнять те же задачи», — прокомментировал один из исследователей Джеймс Рекейма.

Благодаря этому Aardvark Weather делает прогнозы чаще и с лучшей скоростью и точностью. Команда заменила каждый шаг в конвейере предсказания, включающего преобразование необработанных данных.

«Мы обнаружили, что, когда эти компоненты машинного обучения соединяются в цепочку, общая производительность значительно повышается. Тонкая настройка всего конвейера под конечную задачу, которую мы ставим перед собой, позволяет оптимизировать каждый элемент не только с учетом его отдельной роли, но и с учетом того, как он способствует достижению результата, который нас больше всего волнует», — отметил Рекейма.

Aardvark Weather использует необработанные атмосферные данные — измерения давления, температуры и влажности — для составления глобальных и локальных прогнозов с высоким качеством.

Система построена на трех нейронных компонентах: кодировщике, процессоре и декодере.

• кодировщик преобразует необработанные, неструктурированные данные наблюдений в сетчатое представление атмосферы;
• процессор генерирует прогнозы погоды на основе данных сетки;
• декодер преобразует предсказания для конкретных местных условий.

Aardvark может генерировать прогноз с помощью четырех графических процессоров NVIDIA A100 за одну секунду по сравнению с часами, которые затрачивают более старые модели.

Команда планирует открыть исходный код Aardvark, чтобы сделать технологию более доступной.

Напомним, в январе пожарные задействовали искусственный интеллект для борьбы с возгораниями в Южной Калифорнии.

Ранее ИИ применили для распространения дезинформации и дипфейков после урагана «Хелен».