Microsoft представи AI метод за прогнози до 6 седмици

Microsoft представи нов инструмент с изкуствен интелект, който може значително да подобри прогнозите за времето за период от две до шест седмици напред.

Технологията, наречена Probabilistic Bias Correction (PBC), вече е публично достъпна, а резултатите от изследването са публикувани в научното списание Nature. Разработката може да помогне на земеделци, метеорологични служби и организации за реакция при бедствия да планират действията си по-рано и по-точно.

Според Microsoft Research основното предимство на PBC е, че не се опитва да замени съществуващите системи за прогнозиране. Вместо това използва машинно обучение, за да открива и коригира систематичните грешки в техните прогнози.

Съвременните метеорологични модели могат да дават сравнително надеждни прогнози за следващите дни, но точността им намалява значително при по-дълги периоди. Особено труден остава интервалът между втората и шестата седмица, когато малки неточности в изчисленията могат постепенно да доведат до големи отклонения.

Традиционните физични модели използват математически уравнения, за да пресъздават процесите в атмосферата и океаните. AI моделите, от своя страна, откриват зависимости в огромни масиви от исторически метеорологични данни.

И двата подхода имат ограничения. Недостатъчните измервания в някои райони, сложните атмосферни процеси и променящите се климатични условия могат да доведат до повтарящи се грешки.

PBC анализира минали прогнози и реално наблюдаваното време, за да установи къде даден модел систематично греши. След това използва научените зависимости, за да коригира бъдещите му прогнози.

Например, ако даден модел постоянно подценява температурите в определен регион, новият инструмент може да открие това отклонение и да го отчете при следващите изчисления.

Резултатите от научното изследване показват значително подобрение при използването на PBC за коригиране на прогнозите на Европейския център за средносрочни прогнози за времето (ECMWF).

Точността на прогнозите се подобрява при 98% от изследваните показатели за валежите, 92% за температурите и 91% за атмосферното налягане. Тези проценти показват дела на оценяваните показатели, при които има подобрение, а не увеличение на точността с 98% или 92%.

При прилагане към AI Forecasting System – системата за прогнозиране с изкуствен интелект на ECMWF – изследователите отчитат двукратно подобрение на използвания показател за прогностични умения в разглеждания период.

Разработката е резултат от сътрудничество между учени от Microsoft, Масачузетския технологичен институт (MIT), ECMWF и други научни организации.

Още преди публикуването на изследването методът получава признание в международното състезание AI Weather Quest, организирано от ECMWF. Участващият екип използва решение, базирано на PBC, което постига водещи резултати при прогнозите за температура, валежи и атмосферно налягане.

Друго важно предимство е, че инструментът може да работи и на обикновени централни процесори (CPU), без непременно да изисква скъпи графични ускорители или суперкомпютърна инфраструктура.

Това би могло да улесни използването му от метеорологични служби с ограничени технически и финансови ресурси.

Технологията вече се изпитва и в реални условия. Женевиев Фласполър, ръководител на неправителствената организация Rhiza Research и един от авторите на метода, работи съвместно с метеорологичната служба на Кения по проект за подобряване на ранните предупреждения.

Инициативата, подкрепена от Фондация „Гейтс“, има за цел да установи дали по-точните прогнози могат да помогнат на местните общности да се подготвят за опасни метеорологични явления.

Особено голямо значение подобни прогнози биха имали за земеделието. Информация за вероятността от суша, обилни валежи или необичайно високи температури няколко седмици предварително може да подпомогне решенията за сеитба, напояване и прибиране на реколтата.

По-добрите прогнози могат да бъдат полезни и при управлението на водните ресурси, енергийните системи, подготовката за наводнения и ограничаването на риска от горски пожари.

Новият метод не означава, че времето след шест седмици вече може да се предсказва с абсолютна точност. Прогнозите за толкова дълъг период остават вероятностни и са свързани със значителна несигурност.

Разработката на Microsoft обаче показва, че изкуственият интелект може да подобрява вече съществуващите метеорологични системи, вместо да ги заменя. Това отваря възможности за по-надеждни предупреждения и по-добра подготовка за екстремни климатични явления.