ШІ від MIT удвічі покращив прогноз погоди на 2–6 тижнів уперед
Дослідники MIT разом із колегами з Microsoft і Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF) навчили штучний інтелект виправляти помилки метеомоделей. Завдяки цьому точність прогнозів на період від двох до шести тижнів зросла вдвічі. Статтю про розробку опублікували в Nature.
Чому погоду на місяць уперед передбачити так важко
- Найцікавіше навіть не сама цифра. Вперше модель стабільно передбачала погоду на такий строк краще, ніж звичайні середні кліматичні значення для цієї пори року.
- Досі синоптики на цьому горизонті програвали навіть простій статистиці.
- Сьогодні прогноз погоди досить надійний приблизно на 10 днів уперед. Температуру, опади й вітер на цей строк ШІ-моделі вгадують непогано. А от далі починається так званий субсезонний діапазон: від двох до шести тижнів.
- Співавтор дослідження, науковий співробітник кафедри цивільної та екологічної інженерії MIT Джуда Коен, називає цей проміжок «пустелею передбачуваності».
- На короткій дистанції модель спирається на поточний стан атмосфери, на довгій їй допомагають повільні глобальні чинники на кшталт Ель-Ніньйо.
- Для двох–шести тижнів не працює ні те, ні інше, тож, за словами Коена, такий прогноз часто нагадує кидання кубика в казино.
- Частково винна тут і історія науки. Ще в 1970-х професор MIT Едвард Лоренц, автор теорії хаосу, описав теоретичну межу у два тижні, після якої шум в атмосфері нібито «з'їдає» будь-який корисний сигнал.
- Коен зізнається, що ніколи повністю в це не вірив: атмосфера, каже він, любить знову й знову повертатися до улюблених сценаріїв.
Чому ШІ не прогнозує погоду, а шукає чужі помилки
Підписуйтеся на наші соцмережі
Команда не стала тренувати ще одну нейромережу-синоптика. Натомість вчені створили надбудову, яку співавтор роботи Лестер Макі з Microsoft називає постобробкою.
Алгоритм вивчає історичні прогнози наявної моделі, знаходить систематичні похибки, яких її розробники не помічали, і зсуває ймовірний прогноз у правильний бік. Що більше нових даних надходить, то точнішою стає ця корекція.
Для навчання дослідники використали суперкомп'ютерний кластер MIT Engaging. Проте для запуску готової моделі суперкомп'ютер не потрібен.
Минулого року команда подала три моделі зі своєю надбудовою на сезонні змагання ECMWF, центру, який вважають найкращим у світі з прогнозування погоди.
Переможцем стала версія, що поєднала модель ECMWF з іншою моделлю й додала зверху ШІ-корекцію. Саме вона подвоїла точність оригіналу на субсезонному горизонті.
Окремо модель статистично значуще краще передбачала екстремальні явища, як-от повені чи різкі похолодання. Коен називає це одним із найважливіших результатів. Коли ECMWF раніше робив власну корекцію без ШІ, точність щодо екстремальної погоди навпаки падала. Класичні методи тягнуть прогноз до середнього значення, а екстремуми лежать на краях імовірностей.
Наскільки гострою стала ця тема, добре видно з цьогорічної аномальної спеки в Європі.
Ще один плюс: надбудову можна «надіти» на будь-яку модель. Вчені перевірили її на слабших системах, і ті підтягнулися майже до рівня ECMWF. Розробка відкрита й недорога у використанні.
Кому допоможе ШІ-синоптик
- Найбільше виграють аграрії, енергетики та служби порятунку. Знаючи про посуху чи зливи за кілька тижнів, фермер може інакше спланувати сівбу, полив, внесення добрив і збір урожаю.
- Енергетики, з якими спілкувався Коен, кажуть, що попередження про крижаний шторм за два дні майже нічого не дає, а за два тижні вже дозволяє підготуватися.
- Як приклад у MIT згадують зимові шторми в Техасі 2021 року: тоді через збої в енергосистемі загинули щонайменше 246 людей.
- Метеослужба Кенії вже зацікавилася моделлю, щоб краще прогнозувати сезон мусонів. Автори сподіваються, що розробку підхоплять і в інших країнах, особливо там, де раннє попередження про стихійні лиха критично важливе.
- Для України ця історія теж показова. Модель відкрита, недорога і не вимагає суперкомп'ютера, тож теоретично її можуть адаптувати й місцеві метеорологи. Найочевидніша вигода для агросектору, який залежить від посух і заморозків, а також для енергетики, якій важливо заздалегідь знати про сильні морози чи ожеледь.
- ШІ вже давно працює на кліматичні задачі: у Кембриджі ним аналізують втрати тепла будівлями та стан довкілля, а моделі машинного навчання навчилися працювати навіть просто на супутниках, розпізнаючи хмари на знімках. Точний прогноз погоди на 6 тижнів може стати наступним кроком.