Новая модель ИИ способна давать высокоточные прогнозы даже на основе данных низкого разрешения

Исследователи из Национальной лаборатории Аргонн Министерства энергетики США совместно с учёными из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе исследуют новый тип моделей искусственного интеллекта для прогнозирования погоды. Эти так называемые фундаментальные модели в некоторых случаях могут давать более точные прогнозы, чем существующие численные модели, при существенно меньших вычислительных затратах.

Традиционные погодные модели, основанные на уравнениях термодинамики и динамики жидкостей, требуют огромных вычислительных ресурсов и запускаются на крупных суперкомпьютерах. Новая модель ИИ использует в качестве «токенов» (элементов информации) для обучения не слова, а фрагменты карт, изображающих влажность, температуру и скорость ветра на разных уровнях атмосферы. Это позволяет работать с пространственно-временными данными. Как отмечает учёный-компьютерщик из Аргонна Сандип Мадиредди, при таком подходе модель учитывает относительное положение этих фрагментов и их взаимодействие.

Важным достижением является возможность получать точные прогнозы даже на основе данных довольно низкого разрешения. Атмосферный учёный Рао Котамарти подчеркивает, что это меняет парадигму: «Философия прогнозирования погоды годами заключалась в стремлении к более высокому разрешению для лучших прогнозов... Но теперь мы обнаруживаем, что можем получить сопоставимые с существующими высокоразрешающими моделями результаты даже при грубом разрешении с помощью нашего метода». Некоторые из таких моделей превосходят возможности текущих моделей по предсказанию на срок более семи дней.

Хотя надёжное краткосрочное прогнозирование погоды с помощью ИИ представляется достижимой целью в ближайшей перспективе, применение аналогичного подхода для климатического моделирования — более сложная задача. Климат перешёл из в основном стационарного состояния в нестационарное, и его статистика меняется со временем из-за увеличения содержания углерода в атмосфере. Работа над фундаментальными моделями для климатического моделирования, вероятно, останется в сфере национальных лабораторий и университетов.

Внедрение нового экзафлопсного суперкомпьютера Argonne Aurora поможет исследователям обучить очень крупную модель на основе ИИ, работающую в очень высоком разрешении. Исследование, основанное на этой работе, получило награду за лучшую статью на воркшопе «Борьба с изменением климата с помощью машинного обучения» в Вене.