Штучний інтелект та нейронні мережі у метеорологічній практиці

У світі технологій штучний інтелект (ШІ) – головна тема цього року. Його стрімкий зліт, який вже сьогодні дуже впливає на наше життя, і ризики, пов'язані з його використанням, обговорюються на найвищих рівнях у всьому світі.

Нейронні мережі – це методика у сфері штучного інтелекту, яка імітує роботу людського мозку, дозволяючи комп'ютерам навчатися на основі певного набору даних і приймати самостійні рішення. Ми стикаємося з нейронними мережами в чат-ботах різних додатків та месенджерів, де вони можуть підтримати діалог, написати за нас диплом чи намалювати картину в дусі імпресіоністів. Крім того, останнім часом особливий ривок у розвитку нейронних мереж стався у фотоіндустрії. Є спеціальні ресурси, де на основі переліку запитів, що цікавлять, можна отримати фотографію, створену штучним інтелектом на будь-яку тематику.

Але використання нейронних мереж виходить далеко за межі копірайтингу, мистецтва та дизайну. Вже зараз ця технологія застосовується в багатьох галузях і буде розширюватися в майбутньому стрімкими темпами. Наприклад, у медицині нейромережі можуть допомогти у діагностиці та лікуванні захворювань, у виробництві можуть використовуватися для контролю якості на виробничій лінії та запобігання браку, а в освіті – для створення персоналізованих програм навчання та їх адаптації під індивідуальні потреби студентів.

У метеорології, як галузі, яка оперує одним із найбільших обсягів даних, ШІ особливо актуальний. Обробка величезного масиву даних – найскладніше рутинне завдання для людини, але більш оперативно та успішно здійснюється штучним інтелектом. Він може швидко і точно аналізувати великі обсяги інформації та виявляти в них закономірності.

Під час спостереження за погодою все починається зі збору даних. Тут ШІ може використовуватися для оптимізації розподілу метеорологічних станцій та для автоматизації процесів збору і аналізу одержуваної інформації. Це дозволить заощадити час та покращити якість кінцевого продукту – прогнозів погоди.

Використання методів ШІ дозволило зробити значний крок уперед у прогнозуванні погоди, оскільки ця технологія може вловлювати складні нелінійні закономірності природних процесів. У класичному сучасному розумінні прогноз – це програмний комплекс, що забезпечує обчислення метеорологічних полів у послідовні моменти часу з урахуванням інтегрування системи рівнянь гидротермодинаміки атмосфери. Для вирішення таких розрахунків потрібні одні з найпотужніших обчислювальних ресурсів у світі. ШІ, використовуючи дані про погоду минулих років та поточну метеорологічну інформацію, може створити власну модель прогнозу погоди, наприклад, прогноз температури на основі історичних даних або прогноз екстремальних погодних умов: туману, сильних опадів, тропічних циклонів, смерчів або повеней. При цьому нейромережі, на відміну від чисельних моделей, можуть обходитися без складної фізики взагалі – їм досить просто стежити за змінами погоди на планеті. У цьому їм допомагають, наприклад, супутникові та радарні знімки, які можуть бути використані як вхідні дані, на основі яких нейромережа може спрогнозувати переміщення хмарних систем і пов'язані з ними зони опадів. Прогноз погоди нейромережами може бути швидшим за класичний спосіб, а також більш детальним. У перспективі ШІ покращить якість прогнозів погоди та знизить ймовірність помилок, що може зробити справжню революцію у синоптичній метеорології.

Нейронні мережі можуть також використовуватися для моделювання кліматичних систем та передбачення їхньої поведінки в майбутньому. Вони аналізують великі обсяги даних, що дозволяє виявляти закономірності і тренди, які вказують на зміни клімату – як змінюватиметься глобальна температура повітря, рівень Світового океану, концентрація льодовикового покриву на полюсах тощо через десятиліття та сотні років. ШІ допомагає не тільки в довготривалій оцінці змін клімату, але й в оцінці впливу таких змін на економіку, здоров'я та довкілля. Це сприяє розробці стратегії адаптації до змін клімату та вжиття заходів для пом'якшення їх наслідків.

Крім того, ШІ допомагає метеорологам та іншим фахівцям у прийнятті рішень. Наприклад, якщо наближається ураган, ШІ, який швидко обробляє дані, пропонує рекомендації щодо евакуації та інших запобіжних заходів. Це може врятувати життя та мінімізувати збитки від стихійних лих.

Відомо вже про безліч позитивних результатів застосування ШІ на практиці. Так, південнокорейські вчені в рамках проекту GlobeNet натренували нейромережу для прогнозування траєкторії переміщення тайфунів. У Сполучених Штатах Національний центр атмосферних досліджень (NCAR) розробив систему штучного інтелекту для передбачення небезпечних конвективних явищ. Інформація оновлюється двічі на день та знаходиться у вільному доступі в інтернеті. За словами розробників, нейромережа враховує близько 40 різних факторів та визначає їх співвідношення один з одним.

В цілому, ШІ грає все більш важливу роль у метеорології, допомагаючи вченим і фахівцям у цій галузі прогнозувати погоду більш точно та ефективно. Майбутнє метеорології залежатиме від того, як ця технологія використовуватиметься і розвиватиметься далі.

Підготував Ігор Кібальчич, кандидат географічних наук, синоптик.