Компания HUAWEI CLOUD объявила о том, что статья о ее революционной модели прогнозирования погодных условий Pangu-Weather на базе искусственного интеллекта была опубликована в одном из ведущих мировых научных журналов Nature.
Согласно Nature Index, данная публикация стала первым случаем, когда сотрудники китайской технологической компании стали единственными авторами статьи в журнале. Статья, описывающая разработку точной и достоверной глобальной системы прогнозирования погоды на базе ИИ за счет глубокого обучения данных за 43 года, появилась в престижном журнале 5 июля 2023 года.
Pangu-Weather — первая модель прогнозирования на основе ИИ, демонстрирующая более высокую точность по сравнению с традиционными численными методами прогнозирования погоды. Модель позволяет в 10 000 раз повысить скорость прогнозирования, сократив время предсказания глобальной погоды до нескольких секунд. В статье «Точный среднесрочный глобальный прогноз погоды с помощью трехмерных нейронных сетей» приводятся независимые подтверждения данных возможностей.
Pangu-Weather опровергает существовавшие ранее предположения о том, что точность прогноза погоды с помощью искусственного интеллекта уступает традиционным численным прогнозам. Модель, разработанная командой HUAWEI CLOUD, является первой моделью прогнозирования на основе искусственного интеллекта, точность которой выше, чем у традиционных методов численного прогнозирования.
Благодаря быстрому развитию вычислительных мощностей за последние 30 лет точность численного прогноза погоды значительно повысилась, что позволяет предупреждать о чрезвычайных ситуациях и прогнозировать изменение климата. Однако этот метод по-прежнему занимает относительно много времени. Для повышения скорости прогнозирования исследователи изучают возможности использования методов глубокого обучения. Тем не менее, точность прогнозов на основе ИИ для средне- и долгосрочных прогнозов по-прежнему уступает численным прогнозам. В основном ИИ не удается предсказать экстремальные и необычные погодные явления, такие как тайфуны.
Ежегодно в мире происходит около 80 тайфунов. В 2022 году только в Китае прямой экономический ущерб от тайфунов составил 5,42 млрд. юаней, согласно данным Министерства по управлению чрезвычайными ситуациями Китая. Чем раньше будут переданы предупреждения, тем проще и эффективнее провести соответствующую подготовку.
Благодаря своей оперативности модели прогнозирования погоды на основе ИИ оказались привлекательными, но им не хватает точности по двум причинам. Во-первых, существующие модели метеорологических прогнозов на базе ИИ основаны на двумерных нейронных сетях, которые не способны эффективно обрабатывать неоднородные трехмерные метеорологические данные. Во-вторых, при среднесрочном прогнозировании могут возникать совокупные ошибки прогноза, когда модель запускается слишком часто.
Как Pangu-Weather решает эти задачи
В ходе научных испытаний модель Pangu-Weather продемонстрировала более высокую точность по сравнению с традиционными численными методами для прогнозов от 1 часа до 7 суток, причем скорость прогнозирования увеличилась в 10 000 раз. Модель позволяет с высокой точностью предсказывать в считанные секунды такие метеорологические характеристики, как влажность, скорость ветра, температура и давление на уровне моря.
Для обработки сложных неоднородных трехмерных метеорологических данных в модели используется архитектура 3D Earth-Specific Transformer (3DEST). Используя иерархическую стратегию временного агрегирования, модель была обучена для различных интервалов прогноза: 1, 3, 6 и 24 часов. Это позволило минимизировать количество итераций для прогнозирования метеорологической обстановки в определенный период и снизить количество ошибочных прогнозов.
Для обучения модели для конкретных временных интервалов было проведено 100 эпох (циклов) на почасовых выборках метеорологических данных за период 1979-2021 гг. Для каждой из получившихся подмоделей потребовалось 16 дней обучения на 192 графических картах V100. Теперь модель Pangu-Weather может выполнять суточные глобальные прогнозы погоды всего за 1,4 секунды на графической карте V100, что в 10 000 раз быстрее, чем при традиционном численном прогнозировании.
Объясняя причины, по которым команда HUAWEI CLOUD AI решила сосредоточиться на прогнозировании погоды, доктор Тянь Ци, главный научный сотрудник HUAWEI CLOUD AI Field, член IEEE и академик Международной Евразийской академии наук, пояснил: «Прогнозирование погодных условий — один из самых важных сценариев в области научных вычислений, поскольку метеорологическое прогнозирование — очень сложная система, и при этом трудно охватить все аспекты математических и физических знаний. Поэтому мы очень рады, что наше исследование получило признание журнала Nature». Модели искусственного интеллекта позволяют извлекать статистические законы эволюции атмосферы на основе массивных данных. В настоящее время Pangu-Weather в основном осуществляет работу системы прогнозирования, и ее основной способностью является предсказание эволюции атмосферных состояний. Наша конечная цель — создание системы прогнозирования погоды нового поколения с использованием технологий искусственного интеллекта для усиления существующих систем прогнозирования.»
Комментируя значимость и качество исследований HUAWEI CLOUD, научные рецензенты из журнала Nature отметили, что модель Pangu-Weather не только легка в загрузке и запуске, но также может использоваться на персональном компьютере. «Это означает, что теперь любой представитель метеорологического сообщества может запускать и тестировать модели по своему усмотрению. Представлена прекрасная возможность для сообщества изучить, насколько хорошо модель предсказывает конкретные явления. Это будет способствовать прогрессу в области». Другой рецензент отметил, что «сами результаты являются значительным шагом вперед по сравнению с предыдущими результатами. Эта работа, на мой взгляд, заставит людей пересмотреть то, как могут выглядеть модели прогнозирования в будущем».
В мае 2023 г. тайфун «Mawar» привлек внимание мировой общественности как самый сильный тропический циклон этого года. По данным Метеорологического управления Китая, Pangu-Weather точно предсказала траекторию тайфуна Mawar за пять дней до того, как он изменил курс в восточных водах островов Тайваня.
Кроме того, для постоянного совершенствования ведущих моделей прогнозирования погоды с использованием искусственного интеллекта необходимы стабильные облачные технологии, рабочие зоны и соответствующие системы эксплуатации и управления.
