Dacă se îmbunătățesc în continuare, modelele meteorologice AI pot deveni foarte bine standardul de aur.
O imagine prin satelit a lui Erin la scurt timp după ce a devenit sâmbătă un uragan de categoria 5. Credit: NOAA
La începutul lunii iunie, la scurt timp după începutul sezonului uraganului Atlantic, Google a dezvăluit un nou model conceput special pentru a prognoza piesele și intensitatea ciclonilor tropicali.
O parte din suita Google DeepMind de modele de cercetare meteo bazată pe AI, Modelul „laborator meteo” Pentru Cyclones a fost un pic necunoscut pentru meteorologi la lansarea sa. Într -o postare pe blog La vremea respectivă, Google a spus că noul său model, instruit pe un set de date vast care a reconstruit vremea trecută și o bază de date specializată care conține informații cheie despre piesele, intensitatea și dimensiunea uraganelor, s-a comportat bine în timpul testării înainte de lansare.
“Testele interne arată că predicțiile modelului nostru pentru pista și intensitatea ciclonului sunt la fel de precise, și adesea mai precise decât metodele actuale bazate pe fizică”, a spus compania.
Google a spus că va partener cu Centrul Național al Uraganelor, un braț al Serviciului Național Oceanic și Atmosferic care a oferit prognoze credibile de zeci de ani, pentru a evalua performanța modelului său de laborator meteorologic în bazinele din Atlantic și Pacificul de Est.
Toți ochii asupra lui Erin
A fost un sezon de uragan din Atlantic relativ liniștit până acum câteva săptămâni, activitatea generală rulând sub niveluri normale. Deci nu au existat teste de mare anvergură ale noului model. Dar acum aproximativ 10 zile, Uraganul Erin s -a intensificat rapid În Oceanul Atlantic deschis, devenind un uragan de categoria 5, în timp ce urmărea spre vest.
Din punct de vedere prognozat, era destul de clar că Erin nu avea să lovească direct Statele Unite, dar meteorologii transpiră detaliile. Și pentru că Erin a fost o furtună atât de mare, am avut îngrijorări cu privire la cât de aproape ar ajunge Erin pe coasta de est a Statelor Unite (destul de aproape, se dovedește, pentru a provoca o eroziune gravă a plajei) și impactul acesteia asupra micii insule Bermuda din Atlantic.
Când o furtună este activă, poate fi dificil să discernem care dintre numeroasele modele diferite oferă cele mai bune prognoze pentru un ciclon tropical. Putem privi performanța lor cu furtuna până în prezent, dar chiar și atunci, există incertitudini. Numai după fapt, putem rula numerele și să vedem ce modele au făcut cel mai bine pentru a prezice unde va merge un sistem tropical și cât de puternic a fost.
Acum că Erin s -a disipat, putem face o astfel de determinare, iar în cel mai mare test al sezonului Atlantic până în prezent, Laboratorul meteo Google a efectuat cele mai bune perioade de 72 de ore sau mai puțin. (Aceasta este o prognoză de trei zile pentru furtună).
Cum a făcut DeepMind?
Puteți vedea datele pentru dvs. în graficele de mai jos, Compilat de James Franklinfost șef al unității de specialitate de uragan la Centrul Național de Uragane. Modelul Google este prezentat ca GDMI pe aceste grafice.
Urmăriți performanța erorilor pentru uraganul Erin.
Credit: James Franklin/Blue Sky
Urmăriți performanța erorilor pentru uraganul Erin. Credit: James Franklin/Blue Sky
În ceea ce privește track-ul, modelul Google nu numai că a bătut prognoza „oficială” de la Centrul Național de Uragane, dar a depășit și o serie de modele bazate pe fizică care fac prognoze globale, precum și modele specifice uraganului.
Un model bazat pe fizică este un model tradițional de prognoză Pe baza ecuațiilor complexe. De asemenea, numite prezicere a vremii numerice, astfel de modele iau condiții atmosferice inițiale și apoi scrâșnesc prin calcule pentru a determina modul în care atmosfera se va schimba în timp.
Acest proces necesită o putere de calcul intensă, dar a servit istoric meteorologia bine. Tendințele de eroare ale prognozelor traseelor de uragan au scăzut semnificativ în ultimul sfert de secol, pe măsură ce hardware-ul computerului s-a îmbunătățit, iar capacitatea noastră de a aduna și de a intra în condiții atmosferice în timp real s-a consolidat.
Eroare de intensitate pentru uraganul Erin.
Credit: James Franklin/Blue Sky
Eroare de intensitate pentru uraganul Erin. Credit: James Franklin/Blue Sky
În mod similar cu prognozele de urmărire, modelul Google a depășit și alte modele pentru primele 72 de ore, când a venit la prognoze de intensitate. Performanța sa la două zile este deosebit de izbitoare.
E timpul să luați în serios modelarea vremii AI
Există câteva note suplimentare de adăugat aici. Modelele TVCN și IVCN prezentate pe grafice reprezintă modele „consens” pentru trasee și intensitate, care sunt urmărite îndeaproape de previzitorii de la Centrul de uragane. Producția lor nu este făcută în general publică, dar modelele oferă, în esență, o medie corectată de prejudecăți a unora dintre cele mai bune modele. În acest context, corectat cu prejudecăți înseamnă că software-ul corectează prejudecățile de prognoză cunoscute în diferite modele. Deci, faptul că modelul Google a bătut modelele de consens este semnificativ.
Din punct de vedere prognoz, perioada de trei până la cinci zile este cea mai importantă. Acest lucru este atunci când trebuie luate decizii importante cu privire la evacuări și alte pregătiri ale uraganului pentru a lăsa timp pentru ca acestea să fie puse în acțiune. În consecință, am dori să vedem că modelele AI funcționează mai bine în acest interval de prognoze.
Cu toate acestea, principalul preluare aici este că modelarea vremii AI continuă să facă pași importanți. Pe măsură ce previzitorii privesc să facă predicții despre evenimente cu impact mare, cum ar fi uraganele, modelele de vreme AI devin rapid un instrument foarte important în arsenalul nostru.
Acest lucru nu înseamnă că modelul Google va fi cel mai bun pentru fiecare furtună. De fapt, acest lucru este foarte puțin probabil. Dar cu siguranță îi vom da mai multă greutate în viitor.
Mai mult, acestea sunt instrumente foarte noi. Laboratorul meteo Google, împreună cu o mână de alte modele meteorologice AI, au arătat deja o abilitate echivalentă celor mai bune modele bazate pe fizică într-un timp scurt. Dacă aceste modele se îmbunătățesc în continuare, acestea pot deveni foarte bine standardul de aur pentru anumite tipuri de predicții meteorologice.
Eric Berger este redactorul spațial senior la ARS Technica, care acoperă totul, de la astronomie la spațiu privat până la politica NASA și autorul a două cărți: Liftoffdespre ascensiunea SpaceX; şi Reintrarela dezvoltarea rachetei Falcon 9 și a dragonului. Un meteorolog certificat, Eric locuiește în Houston.
