Дослідники більше не лякають кліматичною кризою, вони офіційно заявляють: вона вже тут. У цих умовах світ може зіткнутися з більш інтенсивними хвилями тепла, посух і лісових пожеж, а на планету обрушаться більш інтенсивні урагани. У світлі цих подій прогнозування майбутніх погодних катастроф, які чекають на людство є надзвичайно важливим завданням, пише Live Science.
Google заявляє, що ефективне прогнозування майбутніх катастроф уже доступне за допомогою їхньої нової моделі штучного інтелекту (ШІ), здатної генерувати точні прогнози погоди у великих масштабах. Ба більше, передбачається, що ця модель зробить прогнози швидшими та дешевшими, і не пропустить екстремальні погодні явища, які надзвичайно складно помітити. Простими словами, творці стверджують, що їхня нова розробка випереджає найбільші метеорологічні агентства світу.
Модель ШІ отримала назву Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS) і була розроблена аналогічно популярним моделям великих мов, наприклад, ChatGPT, і генеративним інструментам ШІ, таким як Sora, що генерує відео з текстових підказок. Команда заявляє, що SEEDS здатна генерувати безліч погодних сценаріїв набагато швидше, ніж це роблять стандартні методи прогнозування, засновані на фізиці.
Основна проблема прогнозування погодних катастроф полягає в тому, що кліматична система Землі неймовірно мінлива, оскільки безліч змінних можуть призвести до потенційно руйнівних явищ — від ураганів до інтенсивної спеки. Водночас кліматична криза на планеті набирає обертів, а екстремальні погодні явища стають дедалі поширенішими. У результаті прогнозування погодних катаклізмів може допомогти врятувати життя, заздалегідь попереджаючи про загрозу.
Нині метеорологи по всьому світу використовують прогнози, засновані на фізиці. Вчені збирають різні вимірювання і дають остаточний прогноз, що усереднює безліч різних змодельованих прогнозів на основі всіх змінних.
Простими словами, більшість прогнозів погоди досить точні в розрізі поширених умов, наприклад, м’яка погода або теплі дні. Однак створення достатньої кількості прогнозних моделей для визначення ймовірного результату екстремального явища все ще недоступне для більшості метеорологічних служб.
Метеорологи також використовують детерміновані або ймовірнісні моделі, де в початкові умови вводяться випадкові змінні. На жаль, це призводить до збільшення частоти помилок, а значить передбачити екстремальну погоду і погоду в майбутньому неймовірно важко. Крім того, помилки в початкових даних можуть вплинути на кінцевий результат прогнозування.
Учені Google підрахували, що для прогнозування подій, імовірність виникнення яких становить лише 1%, у моделі необхідно 10 000 прогнозів. SEEDS створює моделі прогнозування на основі фізичних вимірювань, зібраних метеорологами. Зокрема розглядається і зв’язок між одиницею потенційної енергії на масу гравітаційного поля Землі в середній тропосфері та тиском на рівні моря — ці міри поширені в прогнозуванні, яке використовують метеорологи сьогодні.
Розробники вже протестували систему, змоделювавши спеку, яка обрушилася на Європу у 2022 році, використовуючи дані про погоду, зібрані в той час. Відомо, що всього за тиждень до спеки дані метеорологів не вказували на те, що вона взагалі можлива, так само як і ансамблі з менш ніж 100 передбаченнями. Автори розробки також зазначають, що система ШІ мала пропускну здатність 256 ансамблів на кожні три хвилини часу опрацювання в зразку архітектури Google Cloud, яку можна легко масштабувати, набравши більше прискорювачів.
Останні відкриття, технологічні прориви, дослідження та інновації, що змінюють світ. Дізнавайтеся про найважливіші досягнення в галузях фізики, біології, космосу й медицини – у розділі «Наука».