Китай активизирует использование искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования погоды в ответ на увеличение частоты экстремальных погодных явлений. Во время прохождения тайфуна «Дольфин» китайские системы ИИ были внедрены параллельно с традиционными метеорологическими методами.
В этом секторе конкурируют различные технологии, включая Fengwu, созданный Шанхайской лабораторией искусственного интеллекта; Pangu, разработанный Huawei; и Fuxi из Фуданьского университета. Исследователи отмечают, что эти инструменты способны генерировать прогнозы с большей скоростью и в некоторых анализах соответствовать или превосходить результаты традиционных методов.
Это достижение направлено на предоставление более быстрых и точных прогнозов, помогая правительствам и населению готовиться к наводнениям, эвакуациям и возможным перебоям в транспортном сообщении. Однако, несмотря на успехи, ИИ по-прежнему сталкивается с проблемами, такими как сложность определения интенсивности штормов, и полностью не заменяет установленные метеорологические модели.
В дни, предшествовавшие прибытию «Дольфина» на территорию Китая, новые системы работали бок о бок с инструментами, основанными на физических моделях. Эта комбинация демонстрирует растущую роль ИИ в улучшении прогнозирования серьезных явлений.
Классическая метеорология полагается на суперкомпьютеры для моделирования атмосферного поведения посредством сложных вычислений. ИИ же работает по иной логике: его модели обучаются на обширных исторических наборах данных о климатических условиях, что позволяет генерировать новые прогнозы за значительно меньший период времени.
Скорость является первостепенным преимуществом этой технологии. В ситуациях тайфунов в Юго-Восточной Азии небольшие улучшения в прогнозе траектории могут дать властям больше времени для организации мер защиты, планирования эвакуации и управления воздействием на инфраструктуру и перемещения населения.
Одной из выдающихся систем является Fengwu. Ее разработчики сообщили, что эта модель продемонстрировала превосходную производительность над GraphCast от Google примерно по 80% анализируемых метеорологических переменных. Кроме того, система расширила горизонт глобального прогнозирования до более чем десяти дней.
Практическое применение Fengwu было заметно во время события «Дольфин». По данным компании, ответственной за ее промышленное применение, за пять дней до прибытия тайфуна система спрогнозировала время и место удара на материковый Китай с погрешностью около 30 минут и 30 километров.
Несмотря на эти успехи, существует решающее различие между прогнозированием движения шторма и расчетом его силы. Команда Fengwu разъясняет, что модели ИИ все еще уступают традиционным прогнозам в этом втором аспекте.
Ограничения распространяются и на крупномасштабные климатические явления. Доверие к прогнозированию событий на месяцы вперед, таких как эпизоды Эль-Ниньо или изменения температуры поверхности океана, влияющие на репродуктивные циклы рыб, все еще требует многолетних научных исследований, по оценкам команды системы.
Помимо китайских проектов, существует международная конкуренция, включающая технологии различных компаний и учреждений. Среди упомянутых моделей — GraphCast и GenCast от Google; FourCastNet, поддерживаемый Nvidia; и система прогнозирования ИИ Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды, известная как AIFS.
Наблюдаемая тенденция в этом сценарии — сосуществование искусственного интеллекта и традиционных метеорологических моделей. Гибкость и меньшая вычислительная стоимость систем ИИ повышают их потенциал в качестве дополнительного инструмента, хотя текущие ограничения не позволяют им полностью взять на себя функцию прогнозирования.


