Кинески научници развили модел заснован на вештачкој интелигенцији за временску прогнозу

Кинески истраживачи развили су модел заснован на вештачкој интелигенцији (АИ) са тродимензионалним неуронским мрежама за прецизне и средње дугорочне глобалне временске прогнозе, наводи се у недавном истраживачком чланку у часопису Нејчр (Натуре), преноси Синхуа.

Најтачнији тренутни систем прогнозе је метод нумеричког предвиђања времена (НВП), иако је рачунски скуп. Дневне временске прогнозе, упозорења о екстремним катастрофама и предвиђања климатских промена се реализују методом НВП која се ослања на рачунарство високих перформанси и сложене физичке моделе.

Конвенционални НВП метод захтева четири до пет сати прорачуна на суперкомпјутерском кластеру са 3.000 сервера да би се прогнозирало наредних 10 дана глобалног времена, рекао је Тиан Ки, аутор чланка и главни научник за АИ код кинеског продавца услуга у облаку Хуавеј клауд (Хуавеи Цлоуд).

Недавно су методе засноване на вештачкој интелигенцији показале известан потенцијал у убрзавању временске прогнозе за редове величине. Али тачност прогнозе је и даље знатно нижа од оне код НВП метода, наводи се у чланку.

Велики тим за истраживање и развој метеоролошких модела компаније Хуавеј клауд предложио је тродимензионалну неуронску мрежу прилагођену Земљином координатном систему за обраду сложених и хетерогених тродимензионалних метеоролошких података.

Обучен на скоро 40-годишњим глобалним подацима, велики метеоролошки модел Пангу-Веатхер добио је параметре на нивоу од 100 милиона у року од два месеца.

Показује боље детерминистичке резултате прогнозе на подацима реанализе у свим тестираним варијаблама у поређењу са НВП системом, оперативним интегрисаним системом прогнозе Европског центра за средњорочне временске прогнозе, наводи се у чланку.

Пангу-ведеру (Пангу Веатхер-у) је потребно само 1,4 секунде да заврши 24-часовну глобалну временску прогнозу, укључујуц́и потенцијалну влажност, брзину ветра, температуру и притисак на нивоу мора и друге вредности. Његова брзина предвиђања је 10.000 пута вец́а од традиционалних нумеричких метода.

Током супертајфуна Мавар овог маја, Пангу-ведер се одлично показао предвидевши путању скретања пет дана унапред.

Би Каифенг, први аутор истраживачког чланка, признаје недостатке временске прогнозе засноване на вештачкој интелигенцији и каже да она и даље веома зависи од података поновне анализе и да треба да побољша способност процене екстремних временских прилика.

Верујемо да методе засноване на вештачкој интелигенцији треба да коегзистирају са конвенционалним нумеричким методама како би се пружиле тачније и поузданије услуге прогнозе времена”, рекао је Тиан.

(Бета, 17.07.2023)