98 прегледа
Google представи нов модел с изкуствен интелект и нов уебсайт за прогнозиране на тропически бури. Компанията работи съвместно с Националния център за урагани на САЩ (NHC), за да тества новия си AI базиран модел за тропически циклони. Този модел има за цел да предсказва траекторията, размера и силата на циклони до 15 дни предварително, като генерира до 50 различни сценария за развитие на бурята.
Google DeepMind и Google Research пуснаха новия уебсайт Weather Lab, чрез който споделят своите AI модели за прогнозиране на времето. Те твърдят, че експерименталният им модел за циклоните – известни още като тайфуни или урагани при достигане на определена сила – е поне толкова точен, колкото традиционните модели, базирани на физични уравнения. Националният център за урагани в момента оценява ефективността на модела, а окончателната оценка ще стане ясна с напредването на сезона на ураганите в Атлантическия океан до ноември.
Основната цел на проекта е да подобри прогнозите на NHC, за да могат хората да получават по-точни предупреждения и да имат повече време за подготовка преди настъпването на бурята. Според Google, петдневните прогнози на модела за траектории на циклони в Северния Атлантик и Източния Тихи океан през 2023 и 2024 година са били средно с 140 километра по-близо до реалния път на бурята в сравнение с прогнози на Европейския център за средносрочни прогнози на времето (ECMWF).
Интерактивният уебсайт Weather Lab дава възможност на потребителите да сравнят AI моделите с физичните модели на ECMWF, но Google подчертава, че засега сайтът е само изследователски инструмент и не трябва да се използва от обществеността като основен източник за прогнози. Моделът е обучен с помощта на данни от европейския архив ERA5, който включва стотици милиони наблюдения от метеорологични агенции по света, комбинирани с предсказания от традиционен метеорологичен модел.
Google използва същия архив и за обучението на предишния си AI модел за прогнозиране на времето GenCast, който според изследване, публикувано в списание Nature през декември 2024 г., превъзхожда един от водещите физически модели на ECMWF в 97,2% от случаите. Компанията работи и с изследователски институти в Колорадо, Великобритания и Япония, за да усъвършенства AI моделите си за прогнозиране на времето.
Важността на реалните наблюдения и традиционните метеорологични модели е ключова причина AI досега да се разглежда по-скоро като помощно средство за традиционното прогнозиране, а не като заместител. Успехът в адаптацията към променящия се климат ще зависи от способността да се събират и анализират нови данни за все по-екстремни и непредсказуеми метеорологични явления.
В същото време обаче има нарастващи притеснения относно възможността САЩ да поддържат нивото на изследванията в тази област заради съкращения и реструктуриране в държавните агенции под администрацията на Тръмп. Националната метеорологична служба намали броя на пусканията на метеорологични балони, а NOAA все повече разчита на частни компании за данни. Проект 2025 предвижда разпускането на NOAA и приватизацията на много от нейните услуги, което поражда опасения, че метеорологичните прогнози могат да се превърнат в платен продукт, вместо да останат безплатна публична услуга.
В отговор на тези тревоги, ученът от Google DeepMind Питър Баталия заяви, че времето от дълго време се разглежда като обществено благо и че компанията иска да си партнира с публичния сектор, за да подкрепи тази идея. Любопитно е, че в последното си съобщение Google не споменава климатичната криза, за разлика от предишни пускания на подобни програми, където акцентът беше върху важността на точните прогнози при все по-честите екстремни климатични явления.
Източник: The Verge
