В настоящее время искусственный интеллект развит настолько, что достиг уровня, позволяющего помогать нам в составлении точных прогнозов погоды.
Если в одних географических районах на Земле погода остается стабильной, то в других регионах она резко меняется. Поэтому существующие инструменты прогнозирования погоды очень медленны, а результаты их работы неэффективны.
В недавних исследованиях ученые испытали новый метод, прогнозируя погоду с помощью модели искусственного интеллекта на континентальной части Соединенных Штатов, где температура воздуха резко меняется. В результате автоматизированные ресурсы для прогнозирования погоды в регионах с резкими изменениями температуры воздуха доказали свою эффективность.
Составление краткосрочных прогнозов погоды
По словам Гидо Кервона, профессора Университета штата Пенсильвания, директора Института CyberScience, профессора географии, метеорологии и атмосферных наук, теперь краткосрочные прогнозы могут быть реализованы с помощью данной модели. На самом деле, составление краткосрочных прогнозов погоды считается самой сложной проблемой в метеорологии.
«С помощью предложенного нами метода мы можем точно предсказать ожидаемую температуру воздуха в ближайшие дни, используя автоматизированные ресурсы в регионах, где прогнозирование погоды затруднено», — говорит профессор Кервон.
«Цифровое прогнозирование погоды стало огромным достижением и имеет большое значение. Внедрение этой инновации в наше общество займет много времени. Климатическая карта Соединенных Штатов, используемая сегодня, состоит из 200 000 мелких ячеек диаметром 11 километров. Когда специалисты по прогнозированию погоды анализируют климатические признаки в этих регионах с помощью автоматических вычислительных устройств, автоматический расчет охватывает указанные ячейки равномерно. Хотя это считается нормальным, разница между прогнозированием по карте и прогнозированием с помощью автоматизированного вычислительного компьютера огромна. Такие факторы, как топография, уровень моря, близость водоемов, препятствуют составлению прогнозов погоды», — говорит Вейминг Ху, докторант географических наук.
«Например, если говорить о климате штата Айова, то в радиусе тысячи километров от него редко происходят значительные изменения погоды. Это связано с тем, что топография Айовы очень проста по сравнению с другими регионами, и прогноз температуры воздуха на ближайшие дни может быть сделан с помощью обычной интерполяции»
«Но в Скалистых горах есть и горы, и вода, и густая растительность. Режим погоды резко меняется в нескольких километрах от горы. В таких случаях «умная» модель, оснащенная искусственным интеллектом, безошибочно фиксирует изменения погоды в таком сложном регионе. Мы хотим с высокой точностью прогнозировать погоду в важных и нужных нам регионах», — говорит господин Вейминг Ху.
Использование генетических алгоритмов
Чтобы автоматические вычислительные устройства могли фокусироваться на регионах с резкими и сложными изменениями погоды, ученые с помощью генетических алгоритмов создали удобные сетки. Кроме того, сетки, созданные с помощью этих алгоритмов, могут быть использованы и в регионах со стабильной погодой.
По словам Вейминга Ху, программа генетического алгоритма — это модель машинного обучения, похожая на биологическую эволюцию. В биологической эволюции из тысяч видов в определенной среде выживают лишь немногие и получают возможность размножаться дальше. Аналогично, в программе генетического алгоритма из тысяч возможных прогнозов в целевом регионе проходят тестирование, и отбираются лишь немногие прогнозы.
По словам господина Ху, генетические алгоритмы ориентированы не на предоставление самых точных прогнозов, а на предоставление правдоподобных ответов. Например, при прогнозировании температуры воздуха поиск точного ответа нецелесообразен, поэтому, если показатель температуры колеблется между 29,56 и 29,55 градусами, это не имеет значения.
В настоящее время исследования ученых в основном сосредоточены на изменении температуры, но в будущем они планируют использовать данную модель для изучения других погодных условий, таких как влажность воздуха или толщина облаков.
Оригинал статьи: weforum.org