Likus penkioms dienoms iki uraganui Melissa pasiekiant Jamaiką, viena prognozė įspėjo apie staigų ir pavojingą sustiprėjimą: artėjančią 5 kategorijos audrą, nors tuo metu Melissa buvo tik 1 kategorijos uraganas. Meteorologų nuomonės išsiskyrė. Modelis neabejojo.
Tas modelis yra WeatherNext, Google DeepMind ir Google Research bendradarbiavimo rezultatas, sukurtas pasitelkiant tarptautinių institucijų, įskaitant JAV Nacionalinį uraganų centrą ir Jungtinės Karalystės Met Office, indėlį. Jis pristatytas kaip atvirojo kodo programinė įranga, apmokyta naudojant beveik 20 terabaitų pasaulinių atmosferos duomenų ir dešimtmečius kauptus klimato archyvų įrašus iš tarptautinių saugyklų. Rezultatas - dirbtinio intelekto sistema, kuri ciklono trajektoriją ir jo tikrąją galią vertina kaip vieną susijusį galvosūkį.
Kodėl tai svarbu? Nes audros trajektorijos prognozavimą ir jos intensyvumo prognozavimą paprastai atlieka skirtingos komandos, naudodamos skirtingus modelius. Vieni analizuoja planetinio masto vėjus, kad nubraižytų kelią. Kiti priartina audros akį, modeliuodami termodinamiką ir smulkiojo mastelio procesus. Šių dviejų dalių sujungimas ilgą laiką buvo sudėtinga problema. WeatherNext jas sujungia.
Praktinė nauda matoma iš karto. Naudojant Google neuroninio apdorojimo aparatinę įrangą, visa 15 dienų prognozė parengiama greičiau nei per 60 sekundžių. Toks spartus apdorojimas leidžia kurti didelius ansamblius, ne vieną deterministinį rezultatą, o šimtus ar tūkstančius tikėtinų ateities scenarijų, ir paversti juos tikimybiniais pavojaus žemėlapiais, kuriais gali remtis ekstremaliųjų situacijų valdytojai.
WeatherNext nežada absoliutaus tikrumo. Jis atsisako tikrumo iliuzijos ir pateikia galimybių spektrą. Tai daroma sąmoningai. Siekdamas suvaldyti drugelio efektą, kai menkiausios matavimo paklaidos išauga į didelius prognozių skirtumus, modelis dabar kiekvienai audrai sukuria iki 1 000 vienu metu veikiančių scenarijų. Tai didžiulis šuolis, palyginti su praėjusių metų maždaug 50 scenarijų ansambliais, ir jis keičia tai, kaip sinoptikai vertina riziką.
Papildoma patikimo įspėjimo diena nėra abstrakcija: ji suteikia laiko evakuacijai, logistikai ir gyvybes gelbstintiems sprendimams.
Operaciniai bandymai pateikia iškalbingą pavyzdį. Per Melissa, kai tradicinės sistemos nesutarė dėl trajektorijos, WeatherNext maždaug 80 % užtikrintumu parodė, kad ciklonas sustiprės ir pasieks Jamaiką kaip didelė audra dar likus kelioms dienoms iki smūgio. Tokia ankstyva, integruota prognozė paverčia neapibrėžtumą veiksmų planu.
Yra ir techninių niuansų. Modelis sujungia pasaulinio masto dinaminį kontekstą su vietinio mastelio intensyvumo veiksniais, naudodamas mašininio mokymosi architektūras, optimizuotas pagal milžiniškus istorinių duomenų rinkinius. Tuomet jis pateikia tikimybinius padėties ir stiprumo pasiskirstymus, todėl sinoptikai gali įvertinti ne tik tai, kur audra gali judėti, bet ir kokio smarkumo ji gali būti pasiekusi tą vietą.
Leidėjai ir recenzentai į tai jau atkreipė dėmesį: tyrimas paskelbtas žurnale Nature, o komanda GitHub platformoje atvėrė modelio kodą ir svorius, kviesdama nacionalines meteorologijos tarnybas, akademines grupes ir nevyriausybines organizacijas atlikti nepriklausomą patvirtinimą bei operacinius eksperimentus. Toks atvirumas gali paspartinti patobulinimus ir paskatinti regioninį pritaikymą ten, kur skiriasi duomenys ir poreikiai.
Ar WeatherNext pakeis tradicinius modelius? Ne per vieną naktį. Skaitmeninis orų prognozavimas vis dar yra didelės dalies prognozių pagrindas. Tačiau šio pagrindo derinimas su DI paremtais ansambliais ir sparta keičia darbo eigą. Ekstremaliųjų situacijų planuotojai gauna ankstesnius ir tikslesniais niuansais pagrįstus įspėjimus. Tyrėjai gauna bendrą platformą, leidžiančią analizuoti nesėkmių priežastis ir šališkumus. Bendruomenės gauna laiko, o kartais būtent tai lemia skirtumą tarp sutrikdymo ir katastrofos.
Stebėkite saugyklą. Stebėkite prognozes. Kitas sezonas parodys, ar šis masto, greičio ir tikimybinio mąstymo derinys taps naujuoju ciklonų prognozavimo standartu.
„Technologijos visada mane žavėjo – nuo išmaniųjų telefonų iki dirbtinio intelekto proveržių. Džiaugiuosi galėdama dalintis naujienomis su jumis kiekvieną dieną.“
Diskusija
Palikti komentarą
Komentarai
Komentarų dar nėra. Būkite pirmas.