Kineski naučnici razvili model zasnovan na veštačkoj inteligenciji za vremensku prognozu

Tehnologija
| 17.07.2023

|
access_time
12:45

Kineski istraživači razvili su model zasnovan na veštačkoj inteligenciji (AI) sa trodimenzionalnim neuronskim mrežama za precizne i srednje dugoročne globalne vremenske prognoze, navodi se u nedavnom istraživačkom članku u časopisu Nejčr (Nature), prenosi Sinhua.

Najtačniji trenutni sistem prognoze je metod numeričkog predviđanja vremena (NWP), iako je računski skup. Dnevne vremenske prognoze, upozorenja o ekstremnim katastrofama i predviđanja klimatskih promena se realizuju metodom NWP koja se oslanja na računarstvo visokih performansi i složene fizičke modele.

Konvencionalni NWP metod zahteva četiri do pet sati proračuna na superkompjuterskom klasteru sa 3.000 servera da bi se prognoziralo narednih 10 dana globalnog vremena, rekao je Tian Ki, autor članka i glavni naučnik za AI kod kineskog prodavca usluga u oblaku Huavej klaud (Huawei Cloud).

Nedavno su metode zasnovane na veštačkoj inteligenciji pokazale izvestan potencijal u ubrzavanju vremenske prognoze za redove veličine. Ali tačnost prognoze je i dalje znatno niža od one kod NWP metoda, navodi se u članku.

Veliki tim za istraživanje i razvoj meteoroloških modela kompanije Huavej klaud predložio je trodimenzionalnu neuronsku mrežu prilagođenu Zemljinom koordinatnom sistemu za obradu složenih i heterogenih trodimenzionalnih meteoroloških podataka.

Obučen na skoro 40-godišnjim globalnim podacima, veliki meteorološki model Pangu-Weather dobio je parametre na nivou od 100 miliona u roku od dva meseca.

Pokazuje bolje determinističke rezultate prognoze na podacima reanalize u svim testiranim varijablama u poređenju sa NWP sistemom, operativnim integrisanim sistemom prognoze Evropskog centra za srednjoročne vremenske prognoze, navodi se u članku.

Pangu-vederu (Pangu Weather-u) je potrebno samo 1,4 sekunde da završi 24-časovnu globalnu vremensku prognozu, uključujući potencijalnu vlažnost, brzinu vetra, temperaturu i pritisak na nivou mora i druge vrednosti. Njegova brzina predviđanja je 10.000 puta veća od tradicionalnih numeričkih metoda.

Tokom supertajfuna Mavar ovog maja, Pangu-veder se odlično pokazao predvidevši putanju skretanja pet dana unapred.

Bi Kaifeng, prvi autor istraživačkog članka, priznaje nedostatke vremenske prognoze zasnovane na veštačkoj inteligenciji i kaže da ona i dalje veoma zavisi od podataka ponovne analize i da treba da poboljša sposobnost procene ekstremnih vremenskih prilika.

Verujemo da metode zasnovane na veštačkoj inteligenciji treba da koegzistiraju sa konvencionalnim numeričkim metodama kako bi se pružile tačnije i pouzdanije usluge prognoze vremena”, rekao je Tian.