Новий ШІ прогнозує погоду краще за суперкомп’ютери

Aardvark Weather використовує ШІ для прогнозування погоди без моделей, працює швидше за системи GFS і підходить навіть для звичайних комп’ютерів.

Новий алгоритм машинного навчання Aardvark Weather генерує метеопрогнози в десятки разів швидше за традиційні системи, використовуючи лише частину обчислювальних потужностей і працюючи на звичайному настільному комп’ютері.

Традиційні системи прогнозування погоди вимагають значних ресурсів. Вони потребують суперкомп’ютерів і багатьох годин розрахунків. Такі системи розроблялися протягом десятиліть для забезпечення точних прогнозів.

Aardvark Weather кардинально змінює підхід до прогнозування, пропонуючи співставну точність при значно менших витратах ресурсів. Про це повідомляють дослідники в журналі Nature від 20 березня 2025 року. Результати дослідження свідчать про потенційний прорив у галузі.

Річард Тернер з Кембриджського університету підкреслює масштаб досягнення:

Принципова відмінність від традиційних систем

Сучасні метеопрогнози створюються багатоетапним процесом. Спочатку збираються дані спостережень. Потім вони вводяться у складні фізичні моделі атмосфери. Такий підхід вимагає кількох годин роботи спеціалізованого суперкомп’ютера.

Aardvark Weather працює за принципово іншою схемою. Модель машинного навчання використовує необроблені дані безпосередньо з різних джерел. Серед них супутники, метеостанції, кораблі та метеорологічні аеростати.

Ключова інновація полягає у відмові від проміжних атмосферних моделей. ШІ-алгоритм навчається розпізнавати закономірності безпосередньо з вхідних даних. Особливо важливими для прогнозів виявилися супутникові спостереження.

При такому підході система працює набагато швидше. Замість годин роботи суперкомп’ютера Aardvark генерує прогноз за кілька хвилин на звичайному настільному комп’ютері.

Порівняльна ефективність та обмеження

Дослідники провели порівняння Aardvark з провідними системами прогнозування. Вони оцінювали точність глобальних прогнозів погоди. Результати виявились вражаючими навіть для самої команди розробників.

Використовуючи лише 8% даних спостережень, необхідних традиційним підходам, Aardvark перевершив американську національну систему Global Forecast System (GFS). За деякими параметрами він виявився співставним з прогнозами Метеорологічної служби США.

Проте система має певні обмеження. Просторова роздільна здатність Aardvark становить 1,5 градуса. Це означає, що кожна клітинка в його сітці покриває площу 1,5?1,5 градуса. Для порівняння, GFS працює з сіткою 0,25 градуса.

Нижча роздільна здатність зменшує точність для гіперлокального прогнозування погоди. Проте дослідники зазначають, що система може адаптуватися до конкретних потреб. Вона здатна використовувати регіональні дані вищої роздільної здатності, якщо такі доступні.

Перспективи та можливості застосування

Потенціал Aardvark Weather виходить далеко за рамки базового прогнозування погоди. Співавторка дослідження Анна Аллен підкреслює:

Система може бути тонко налаштована для конкретних галузевих потреб. Вона може фокусуватися на прогнозуванні температури для сільського господарства. Або на швидкості вітру для відновлюваної енергетики. Цільове навчання підвищує точність для специфічних параметрів.

Особливо перспективним є застосування Aardvark у регіонах з обмеженими ресурсами. Країни, що розвиваються, часто не мають доступу до потужних суперкомп’ютерів. Це обмежує їхні можливості щодо точного прогнозування погоди.

Скотт Хоскінг, дослідник ШІ з Інституту Алана Тюрінга, наголошує на цьому аспекті:

Ширший контекст застосування технології

Дослідники вбачають у Aardvark Weather лише перший крок до ширшого застосування подібних підходів. Цей метод може розширитися на інші сфери прогнозування системи Землі.

Серед потенційних сфер застосування — моделювання якості повітря. Прогнозування динаміки океанів та морського льоду. Ранні попередження про екстремальні погодні явища та природні катастрофи.

Здатність генерувати прогнози швидко і з меншими ресурсами має критичне значення в умовах зміни клімату. Екстремальні погодні явища стають частішими та інтенсивнішими. Своєчасне попередження може врятувати життя людей.

“Ці результати — лише початок того, чого може досягти Aardvark”, — підсумовує Анна Аллен. Поєднання доступності, швидкості та достатньої точності робить технологію потужним інструментом для метеорологів у всьому світі.

Незважаючи на обмеження першої версії, Aardvark Weather демонструє, як ШІ може трансформувати галузі, які традиційно вважалися залежними від надпотужних обчислювальних ресурсів. Це відкриває нові можливості для інновацій у метеорології та суміжних науках про Землю.