В Европе заработал бесплатный ИИ-метеоролог, предсказывающий погоду точнее людей
Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды ECMWF представил свою новую модель прогнозирования на основе искусственного интеллекта, которая, по заявлению разработчиков, превосходит современные физические модели на 20%. Эта модель, названная Система прогнозирования искусственного интеллекта (AIFS), работает быстрее и потребляет в 1000 раз меньше энергии по сравнению с традиционными физическими моделями.
ECMWF, который работает более 50 лет и является одним из ведущих центров по прогнозированию погоды, ранее использовал модель ENS для среднесрочного прогнозирования погоды, охватывая период от 3 до 15 дней, а также прогнозируя погоду на год вперед. Традиционные модели работают, решая физические уравнения, которые приближенно описывают атмосферные процессы. Однако такие модели имеют свои ограничения.
Привлекательность ИИ-моделей заключается в их способности изучать более сложные взаимосвязи и динамику погоды, используя данные, а не полагаясь только на известные физические уравнения. ECMWF, представляя AIFS, делает важный шаг в сторону улучшения точности прогнозов, и они рассматривают новые и старые модели как взаимодополняющие.
Примечательно, что недавно Google представил свою модель прогнозирования погоды на основе ИИ — GenCast, которая показала более высокую точность, чем ENS, в 97,2% случаев, а при прогнозах более чем на 36 часов GenCast была точнее на 99,8%. Тем не менее, ECMWF продолжает развивать собственные инновации с использованием ИИ, чтобы улучшить прогностические возможности и точность.
Флориан Паппенбергер, директор ECMWF по прогнозам и услугам, отметил:
«Это огромное достижение, которое гарантирует стабильную и надежную работу моделей, кроме того она является доступной для всех».
Руководители проекта подчеркивают, что развитиее ИИ для прогноза погоды, мы увидим новые возможности для точных и оперативных прогнозов, что важно для подготовки к экстремальным погодным явлениям, а также для повседневных нужд, например, планирования отпуска.
