ПОСЛЕЗАВТРА

Большая модель ИИ упростила прогноз погоды

Создание точной метеорологической модели для прогнозирования погоды весьма важно для экономики страны, от авиации до судоходства. Существующие сегодня модели погоды требуют невероятно сложных вычислений и обычно выполняются на больших суперкомпьютерах. В разработку погодных моделей также вступил и частный сектор в лице таких компаний, как Nvidia и Google, которые начали активно использовать большие ИИ-модели, известные как базовые модели (foundation models). Недавно испытать возможности базовых моделей решили и исследователи Аргоннской национальной лаборатории (Министерство энергетики США) и Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, построив модель, способную давать точный прогноз погоды даже на основе спутниковых снимков весьма низкого разрешения. Оказалось, что базовые модели ИИ способны весьма успешно конкурировать с ныне действующими погодными моделями, затрачивая при этом в разы меньше вычислительных ресурсов.

 Базовые модели основаны на так называемых «токенах», представляющих собой небольшие фрагменты информации, которые ИИ-алгоритм использует для просчета физики погодных явлений. Так, если в базовых моделях, натренированных для обработки естественного языка, токенами являются слова или части языка, которые ИИ может предугадать в предложении, то в случае с моделью по прогнозу погоды такими токенами будут фрагменты спутниковых снимков, отображающие влажность, температуру или скорость ветра на разных высотах.

 «Философия прогноза погода в течение многих лет заключалась в получении более высокого разрешения для выдачи более точных прогнозов. Это потому, что вы сможете точнее рассчитать физику, но разумеется ценой больших вычислительных затрат. Однако мы обнаружили, что с помощью нашего метода мы можем получить сравнимые с существующими моделями высокого разрешения результаты даже при грубом разрешении», — объясняет Рао Котамарти, метеоролог Аргоннской национальной лаборатории.

 Между тем ученые были вынуждены признать, что применить аналогичный подход в построении климатических моделей будет сопряжен с рядом дополнительных трудностей. Всему виной куда большая сложность климатических моделей, в которых учитывается как хронология изменения погоды на планете, так и динамика углерода в атмосфере. По мнению исследователей, в ближайшем будущем создание климатических моделей все еще останется прерогативой национальных лабораторий и университетов.