Un nou inteligenţă artificială (AI) Modelul poate prezice mai rapid și mai exact evenimentele vremii majore decât unele dintre cele mai utilizate sisteme de prognoză cele mai utilizate din lume.
Modelul, numit Aurora, este instruit pe mai mult de 1 milion de ore de date atmosferice globale, inclusiv citiri ale stației meteo, imagini prin satelit și măsurători radar. Oamenii de știință de la Microsoft spun că este probabil cel mai mare set de date folosit vreodată pentru a antrena un model AI meteo.
Aurora prognozează corect că Typhoon Doksuri va lovi din nordul Filipinelor cu patru zile înainte ca furtuna să facă debarcarea în iulie 2023. La acea vreme, prognozele oficiale au plasat debarcarea furtunii peste Taiwan – la câteva sute de mile distanță.
De asemenea, a depășit instrumentele standard de prognoză utilizate de agenții, inclusiv Centrul Național de Uragane din SUA și Centrul de avertizare comună Typhoon. Acesta a oferit piese de furtună mai exacte de cinci zile și a produs previziuni de înaltă rezoluție de până la 5.000 de ori mai rapid decât modelele meteorologice convenționale alimentate de supercomputere.
Mai pe larg, Aurora a bătut sistemele existente în prezicerea condițiilor meteorologice pe o perioadă de 14 zile în 91% din cazuri, au spus oamenii de știință. Și -au publicat concluziile pe 21 mai în jurnal Natură.
Previziuni viitoare
Cercetătorii speră că Aurora și modele precum ar putea susține o nouă abordare pentru a prezice condițiile de mediu numite prognoza sistemului de pământ, unde Un singur model AI simulează vremeacalitatea aerului și condițiile oceanului împreună. Acest lucru ar putea ajuta la producerea de prognoze mai rapide și mai consistente, în special în locurile care nu au acces la infrastructura de calcul de înaltă calitate sau de monitorizare cuprinzătoare.
Înrudite: Google construiește un model AI care poate prezice catastrofele meteorologice viitoare
Aurora aparține unei clase de sisteme AI pe scară largă cunoscute sub numele de modele de fundație-aceeași categorie de modele AI care instrumente electrice precum Chatgpt.
Modelele de fundație pot fi adaptate la diferite sarcini, deoarece sunt concepute pentru a învăța modele generale și relații din volume mari de date de instruire, mai degrabă decât să fie construite pentru o singură sarcină fixă. În cazul lui Aurora, modelul învață să genereze prognoze în câteva secunde, analizând modele meteorologice din surse precum sateliți, radar și stații meteorologice, precum și prognoze simulate, au spus cercetătorii.
Modelul poate fi apoi reglat fin pentru o gamă largă de scenarii cu date relativ mici suplimentare-spre deosebire de modelele tradiționale de prognoză, care sunt de obicei construite în scopuri înguste, specifice sarcinii și de multe ori au nevoie de recalificare pentru a se adapta.
Diverse setul de date Aurora este instruit nu numai că are ca rezultat o precizie mai mare în general față de metodele convenționale, dar înseamnă că modelul este mai bun la prognozarea evenimentelor extreme, au spus cercetătorii.
Într -un exemplu, Aurora a prezis cu succes o furtună majoră în Irak în 2022, în ciuda faptului că a avut date limitate de calitate a aerului. De asemenea, a depășit modelele de simulare a undelor la Prognozarea umflăturii oceanului Înălțimea și direcția în 86% din teste, arătând că ar putea extrage modele utile din date complexe chiar și atunci când au lipsit sau incomplete intrări specifice.
„Are potențialul de a avea [a] Impact uriaș, deoarece oamenii îl pot acorda cu adevărat în mod foarte bine, orice sarcină este relevantă pentru ei … în special în țările care sunt subestimate de alte capacități de prognoză meteorologică ”, co-autor de studiu Megan Stanley, Un cercetător senior la Microsoft, a spus într -un declaraţie.
Microsoft a pus publicul de cod și de instruire al Aurorei disponibile public pentru cercetare și experimentare. Modelul a fost integrat în servicii precum MSN Weather, care în sine este integrat în instrumente precum aplicația Windows Weather și rezultatele căutării Bing ale Microsoft.
Comentarii recente