Прорыв в области искусственного интеллекта позволяет прогнозировать проблемы с озоном на более длительный срок

Уровни озона в тропосфере Земли теперь можно прогнозировать с точностью до двух недель вперед. Это значительное улучшение по сравнению с текущими системами, точно предсказывающими концентрацию озона лишь на три дня. Новая система искусственного интеллекта, разработанная в Лаборатории прогнозирования и моделирования качества воздуха Университета Хьюстона, может привести к улучшению методов контроля высокого уровня озона и даже внести вклад в решение проблем изменения климата.

Прогнозы качества воздуха стали важной частью повседневной жизни, но, в отличие от погодных прогнозов, точность прогнозов по озону ранее была ограничена 2-3 днями. Озон в приземном слое является вторичным загрязнителем, токсичным для легких и сердца, особенно опасным для уязвимых групп населения. Улучшение прогнозирования позволяет заранее принимать меры по снижению выбросов и информировать население.

«Это было очень сложно. Никто не делал этого раньше. Я считаю, что мы первые, кто попытался спрогнозировать уровень приземного озона на две недели вперед», — сказал Юнсу Чой, профессор атмосферной химии и глубокого обучения ИИ. Исследование опубликовано в журнале Scientific Reports. Вместо традиционных численных моделей, точность которых падает после первых трех дней, команда использовала уникальную функцию потерь на основе индекса согласия (IOA) при разработке алгоритма машинного обучения. Это позволило ИИ «учиться» на исторических данных, подобно тому, как человек учится на опыте.

«Применение глубокого обучения к прогнозированию качества воздуха и погоды — это как поиск святого Грааля», — отметил Чой. Хотя до практического внедрения системы предстоит пройти коммерческие этапы, этот прорыв открывает новые возможности. «Если вы знаете будущее — в данном случае качество воздуха — вы можете сделать многое для общества. Возможно, мы сможем понять, как решить проблему изменения климата», — заключил ученый.