Генеративный ИИ предскажет погоду на месяц вперед
Ученые из Института искусственного интеллекта AIRI создали нейросеть Marchuk, которая предсказывает погодные аномалии на месяц вперед. Запустить модель можно даже на обычном домашнем ноутбуке.
Россия с огромной территорией от Балтики до Арктики и климатическим разнообразием как никакая другая страна нуждается в надежной прогностической основе. Очередная российская разработка для метеорологии как раз и создана для точного сценарного анализа погоды.
Marchuk работает по тому же принципу, что и генеративные модели, создающие видео. ИИ анализирует четыре «снимка» состояния атмосферы за последние сутки (интервал в шесть часов) и просчитывает погоду на 1-8 дней. Но главный козырь разработки – возможность оценивать вероятность климатических аномалий на горизонте до 30 дней.
«ИИ-синоптик» имеет компактную архитектуру в 276 миллионов параметров. При этом не только не уступает, но и превосходит производительность LaDCast, значительно более крупной модели с 1,6 миллиарда параметров.
Климатическое моделирование поможет быть в готовности спасателям, которые, например, будут знать детальный сценарий развития паводка. У энергетиков окажется «расклад» ветровой нагрузки. А аграрии смогут заранее принять меры для спасения урожая от засухи. Модель названа в честь математика Гурия Марчука, основоположника численного моделирования атмосферы.
Прогноз для каждого
По данным опроса ВЦИОМ, к прогнозам погоды с той или иной периодичностью обращаются 88% россиян. 84% следящих за метеосводками считают их точными. Наука активно ищет способы сделать прогнозы еще более надежными и долгосрочными, и успехи в этом направлении есть.
Например, специалисты Института искусственного интеллекта Московского физико-технического института представили инновационную платформу климатического анализа, которая прогнозирует экстремальные погодные явления (ураганы, ливни) с уникальной детализацией – вплоть до отдельного двора и даже дома. Нейросеть выявляет взаимосвязи между погодой и теми или иными параметрами (высотными зданиями, асфальтом, зелеными зонами), учитывает их, анализирует общий городской прогноз и «приземляет» его до уровня улиц.
Ученые из Южного федерального университета и Санкт-Петербургского государственного морского технического университета в своем исследовании данных с 1961 по 2023 год показали эффективность нейросетей в задачах долгосрочного прогнозирования температуры.
Специалисты Института природно-технических систем в Севастополе разработали первую в России нейросетевую модель, способную давать детализированный прогноз осадков, температуры и рисков паводков на срок до девяти месяцев. Нейросеть анализирует климатические данные за последние 70 лет и ежемесячно обновляет прогнозы.
Вопрос безопасности
Внедрение подобных нейросетевых моделей – это вопрос спасения жизней и сокращения экономического ущерба. В последние годы в мире происходит расцвет ИИ-метеорологии. NVIDIA создала FourCastNet с недельным прогнозом за пару секунд. Google DeepMind и Huawei выпустили GraphCast и Pangu-Weather, которые также в десятки тысяч раз быстрее классических моделей.
Европейский центр прогнозов (ECMWF) развивает гибридные методы. Такой подход признан будущим метеорологии. Но многие страны не имеют дорогой суперкомпьютерной инфраструктуры. Marchuk, работающий на обычном ноутбуке, - идеальный вариант для экспорта в страны, где нужно быстро наладить систему прогноза без огромных вложений.
AIRI предлагает свой оригинальный продукт, ориентированный на самый сложный «субсезонный» интервал в 30 дней. ИИ-модель Marchuk дополнит классические численные модели Росгидромета для быстрого сценарного анализа.
