Искусственный интеллект и нейронные сети в метеорологической практике
© nellis.af.mil
В мире технологий искусственный интеллект (ИИ) – главная тема нынешнего года. Его стремительный взлет, который уже сегодня оказывает огромное влияние на нашу жизнь, и риски, связанные с его использованием, обсуждаются на самых высоких уровнях во всем мире.
Нейронные сети представляют собой методику в сфере искусственного интеллекта, которая имитирует работу человеческого мозга, позволяя компьютерам обучаться на основе определённого набора данных и принимать самостоятельные решения. Мы сталкиваемся с нейронными сетями в чат-ботах различных приложений и мессенджеров, где они могут поддержать диалог, написать за нас диплом или нарисовать картину в духе импрессионистов. Кроме того, в последнее время особый рывок в развитии нейронных сетей произошёл в фотоиндустрии. Имеются специальные ресурсы, где на основе перечня интересующих запросов можно получить фотографию, созданную искусственным интеллектом.
Но использование нейронных сетей выходит далеко за пределы копирайтинга, искусства и дизайна. Уже сейчас данная технология применяется во множестве отраслей и будет расширяться в будущем стремительными темпами. К примеру, в медицине нейросети могут помочь в диагностике и лечении заболеваний, в производстве могут использоваться для контроля качества на производственной линии и предотвращения брака, а в образовании - для создания персонализированных программ обучения и их адаптации под индивидуальные потребности студентов.
Читайте также
В метеорологии, как отрасли, которая оперирует одним из самых больших объёмов данных, ИИ особенно актуален. Обработка огромного массива данных – сложнейшая рутинная задача для человека, но более оперативно и успешно осуществимая искусственным интеллектом. ИИ может быстро и точно анализировать большие объёмы информации и выявлять в них закономерности.
При наблюдении за погодой всё начинается со сбора данных. Здесь ИИ может использоваться для оптимизации распределения метеорологических станций и для автоматизации процессов сбора и анализа получаемой информации. Это позволит сэкономить время и улучшить качество конечного продукта – прогнозов погоды.
Использование методов ИИ позволило сделать значительный шаг вперёд в прогнозировании погоды, поскольку эта технология может улавливать сложные нелинейные закономерности природных процессов. В классическом современном понимании прогноз – это программный комплекс, обеспечивающий вычисление метеорологических полей в последовательные моменты времени на основе интегрирования системы уравнений гидротермодинамики атмосферы. Для решения таких вычислений требуются одни из самых мощных вычислительных ресурсов в мире. ИИ, используя данные о погоде прошлых лет и текущую метеорологическую информацию, может создать собственную модель прогноза погоды, например, прогноз температуры на основе исторических данных или прогноз экстремальных погодных условий: тумана, сильных осадков, тропических циклонов, смерчей или наводнения. При этом, нейросети в отличие от численных моделей могут обходиться без сложной физики вообще – им достаточно просто следить за изменениями погоды на планете. В этом им помогают, например, спутниковые снимки, которые могут быть использованы в качестве входных данных, на основе которых нейросеть может спрогнозировать перемещение облачных систем и связанные с ними зоны осадков. Прогноз погоды нейросетями может быть быстрее классического способа, а также более детальным. В перспективе ИИ улучшит качество прогнозов погоды и снизит вероятность ошибок, что может совершить настоящую революцию в синоптической метеорологии.
Нейронные сети могут также использоваться для моделирования климатических систем и предсказания их поведения в будущем. Они анализируют большие объёмы данных, что позволяет выявлять закономерности и тренды, указывающие на изменения климата – как будет менять глобальная температура воздуха, уровень Мирового океана, концентрация ледникового покрова на полюсах и т.д. через десятилетия и сотни лет. ИИ помогает не только в долговременной оценке изменений климата, но и в оценке воздействия таких изменений на экономику, здоровье и окружающую среду. Это способствует разработке стратегии адаптации к изменениям климата и принятию мер для смягчения их последствий.
Кроме того, ИИ помогает метеорологам и другим специалистам в принятии решений. Например, если приближается ураган, ИИ, быстро обрабатывающий данные, предлагает рекомендации по эвакуации и другим мерам предосторожности. Это может спасти жизни и минимизировать ущерб от стихийных бедствий.
Известно уже о множестве положительных результатов применения ИИ на практике. Так, южнокорейские учёные в рамках проекта «GlobeNet» натренировали нейросеть для прогнозирования траектории смещения тайфунов. В США Национальный центр атмосферных исследований (NCAR) разработал систему искусственного интеллекта для предсказания опасных конвективных явлений. Информация обновляется дважды в день и находится в свободном доступе в интернете. По словам разработчиков, нейросеть учитывает около 40 различных факторов и определяет их соотношение друг с другом.
В целом, ИИ играет всё более важную роль в метеорологии, помогая учёным и специалистам в этой области прогнозировать погоду более точно и эффективно. Будущее метеорологии будет зависеть от того, как эта технология будет использоваться и развиваться дальше
Подготовил Игорь Кибальчич, кандидат географических наук, синоптик.
