*Блог компании МТС. Новая компьютерная ИИ-модель GraphCast для предсказания погоды, созданная Google, во много раз превзошла традиционные способы, которые десятилетиями использовались по всему миру и привлекали многомиллионные инвестиции. Европейская модель прогнозирования погоды считалась «золотым стандартом» в метеорологии, но и её результаты оказались хуже, чем предсказания ИИ от Google. Подробности и перспективы технологии — под катом.

Сюрприз от Урагана Ли

В сентябре 2023 года исследователи из подразделения DeepMind AI компании Google сфокусировали усилия на предсказаниях погоды в США. И не просто так: дело в том, что как раз в то время ураган Ли находился по крайней мере в 10 днях от береговой линии и населённых пунктов. Метеорологи колебались в своих прогнозах: обрушится ли шторм на крупные северо-восточные города Северной Америки или пройдет мимо? Собственное экспериментальное программное обеспечение Google дало учёным неожиданный прогноз, а именно, что ураган пройдет гораздо дальше на север. Традиционные модели показывали иную картину, согласно которой ураган должен был зайти на побережье.

Представитель команды исследователей Реми Лам говорит, что они не покидали свои рабочие места все эти дни, пока продолжалась работа над прогнозом. Полторы недели спустя ураган Ли нанёс свой удар именно в ту область, как и предсказал GraphCast — Лонг-Айленд и Новую Шотландию вдалеке от населенных пунктов.

Мэтью Чантри, координатор машинного обучения в Европейском центре среднесрочных прогнозов погоды ECMWF, отметил, что системы искусственного интеллекта в метеорологии развивались намного быстрее и результативнее, чем все могли ожидать ещё два года назад.

«Мы обнаружили, что GraphCast даже более точный и последовательный в своих прогнозах, чем другие существующие модели машинного обучения, например, Pangu-Weather от Huawei или FourCastNet от Nvidia», — заявил Чантри.

Марк ДэМария, метеоролог из Университета Колорадо, который долгое время работал в Национальном Центре Ураганов США, признаёт, что скептически относился к возможностям искусственного интеллекта в прогнозировании погоды. Теперь сомнения многих синоптиков поменялись на ожидание фундаментальных изменений в метеорологии.

Так начинается дождь или только кажется?

Традиционные модели прогнозов погоды состоят из множества уравнений, которые описывают сложную динамику земной атмосферы. Постоянные наблюдения в режиме реального времени за такими факторами как температура, ветер и влажность позволяют учёным предсказывать погоду на ближайшее время. На протяжении последних десятилетий эти прогнозы становились всё более точными по мере того как учёные углубляли свое понимание физики атмосферных явлений, а объём собираемых данных увеличивался.

То, что делают метеорологи, можно назвать «укрощением» физики хаотических явлений. В 1960-х годах метеоролог и математик Эдвард Лоренц заложил основы теории хаоса. Он заметил, что маленькие неопределенности в данных о погоде могут привести к совершенно колоссальным результатам. Метафору Лоренца об эффекте бабочке, которая взмахом крыльев может вызвать ураган, слышал каждый. По мнению учёного, состояние атмосферы можно прогнозировать максимум на 2 недели вперёд с большими отклонениями от будущей реальности.

И у каждого из нас были моменты, когда попытки подстроиться под погоду терпели крах, а планы рушились из-за совершенно противоположных от прогноза климатических явлений.

Учёные надеются, что искусственный интеллект сможет сделать прогнозы гораздо более точными.