Vsebino omogoča Huawei
Opremljeni s superračunalniško močjo in ogromno podatki, so raziskovalci podjetja HUAWEI CLOUD razvili prebojni algoritem Pangu-Weather AI, ki vreme natančno in zanesljivo napove za cel svet – v vsega sekundi in pol!
Z mislijo na podnebne spremembe, ki smo jim priča in lahko zelo prizadenejo naravo, posameznike, družbo in nenazadnje gospodarstvo, je natančno napovedovanje vremenskih sprememb, še posebej potencialnih katastrofalnih vremenskih razmer in ujm, zelo pomembno, da se lahko, če je le mogoče, nanje pripravimo in zaščitimo.
Znanstveniki so zavihali rokave
Napovedovanje vremena je pomembno tako za znanost kot družbo. Do nedavnega je za najnatančnejši sistem za napovedovanje vremena veljala metoda numeričnega napovedovanja vremena (NWP), ki predstavlja stanja ozračja kot diskretne mreže in numerično rešuje parcialne diferencialne enačbe, ki opisujejo prehod med temi stanji. Vendar je ta postopek računsko zelo zahteven (in posledično tudi drag).
Zato se v zadnjih letih razvijajo metode, ki temeljijo na umetni inteligenci. Te so pokazale, da lahko za več velikostnih razredov pospešijo napovedovanje vremena, vendar so imele eno težavo – njihova natančnost napovedi je bila bistveno nižja od natančnosti metod NWP. Do lani, ko so raziskovalci podjetja HUAWEI CLOUD dosegli pomemben preboj.
Z metodo Pangu-Weather AI, ki temelji na umetni inteligenci in uporablja tridimenzionalne globoke mreže, opremljene s podatki, specifičnimi za posamezne merilne postaje na Zemlji, so dosegli učinkovito obravnavo zapletenih vzorcev v vremenskih podatkih. Prav tako so uspeli tudi znatno zmanjšati napake pri srednjeročnem napovedovanju vremena, ki so v preteklosti vremenarje rade spravile v zadrego (saj so se morebitna odstopanja hitro povečevala, sočna napoved za naslednji teden pa spremenila v dež).
Pangu-Weather tako izziva predpostavke, da je napovedovanje vremena s pomočjo umetne inteligence manj natančno kot pri tradicionalnih numeričnih napovedih in predstavlja prvi model napovedovanja z umetno inteligenco, ki se lahko pohvali z večjo natančnostjo kot tradicionalne numerične metode napovedovanja vremena.
V znanstvenih preizkusih je model Pangu-Weather pokazal večjo natančnost v primerjavi s tradicionalnimi numeričnimi metodami napovedovanja za napovedi vremena od 1 ure do 7 dni.
Pri tem se je hitrost napovedovanja izboljšala za kar 10.000-krat. Omenjeni model lahko natančno v zgolj nekaj sekundah napove podrobne meteorološke značilnosti, kot so vlaga, hitrost vetra, temperatura in tlak na morski gladini.
Algoritem, ki se je učil na desetletjih podatkov
Pangu-Weather so znanstveniki usposabljali (beri: učili) s pomočjo več kot 40 let globalnih vremenskih podatkov. Rezultat ni izostal. V primerjavi z najboljšim sistemom NWP na svetu, operativnim integriranim prognostičnim sistemom Evropskega centra za vreme srednjega dosega (ECMWF), je Pangu-Weather dosegel boljše rezultate napovedi na podatkih reanalize pri vseh testiranih spremenljivkah.
Zelo dobra novica pa je, da se Huaweijeva metoda napovedovanja z umetno inteligenco dobro obnese tudi pri napovedih ekstremnih vremenskih razmer, kjer je natančnost sledenja tropskih ciklonov prav tako večja od natančnosti sistema ECMWF-HRES. Algoritem Pangu-Weather, ki za delovanje zahteva le eno grafično kartico V100, lahko v samo 1,4 sekunde izvede 24-urne globalne napovedi vremena, kar je 10.000-kratno izboljšanje v primerjavi s tradicionalnimi numeričnimi napovedmi.
Kako v praksi deluje rešitev, si lahko ogledate na YouTube videoposnetku:
O Panghu-Weather tudi prestižna znanstvena revija Nature
Akademski recenzenti revije Nature so v komentarju o pomembnosti in kakovosti raziskave podjetja HUAWEI CLOUD poudarili, da je Pangu-Weather zelo enostaven za prenos in izvajanje ter se izvršuje hitro, deluje celo na osebnem računalniku. »To pomeni, da lahko danes vsakdo v meteorološki skupnosti izvede teste in preizkusi te modele. To je odlična priložnost, da skupnost preizkusi, kako dober je model v napovedovanju specifičnih pojavov. To bo močno prispevalo k napredku natančnosti napovedovanja vremena.« Drugi recenzent je opozoril: »Rezultati so sami po sebi pomemben korak naprej v primerjavi s prejšnjimi rezultati. Ta raziskava bo po mojem mnenju spodbudila ljudi k ponovnemu ocenjevanju, kako bi lahko napovedni modeli izgledali v prihodnosti.« Celoten članek je na voljo na povezavi.
