Временска прогноза бржа 10.000 пута захваљујући вештачкој интелигенцији

КОМПАНИЈА Huawei развила је први модел предвиђања временске прогнозе Pangu Weather који, захваљујући примени вештачке интелигенције, показује већу прецизност од традиционалних нумеричких метода прогнозе времена, што је до сада сматрано немогућим.

Фото: Huawei arhiva

Нови систем нуди 10.000 пута већу брзину предвиђања, па се прогноза за цео свет може добити за само неколико секунди. У мају ове године, тајфун Мавар привукао је светску пажњу као до сада најјачи тропски циклон године. Према кинеској метеоролошкој управи, Pangu Weather је тачно предвидео путању тајфуна Мавар пет дана пре него што је променио курс у источним водама острва Тајвана.

Сматрајући ово изузетно значајним достигнућем, један од водећих светских научних часописа, Nature, објавио је чланак о Pangu Weather AI Моделу компаније Huawei. Huawei и његови стручњаци први пут су једини аутори овако важног Nature документа, који описује како да се развије прецизан и тачан глобални систем AI временске прогнозе заснован на подацима претходне 43 године. Рад је назван Тачна глобална временска прогноза средњег домета са 3Д неуронским мрежама и пружа независно испитивање Huawei достигнућа у Cloud и AI областима.

Објашњавајући зашто је HUAWEI CLOUD AI тим одлучио да се фокусира на предвиђања времена, др Тиан Ки, главни научник HUAWEI CLOUD AI Field, IEEE сарадник, и академик Међународне Евроазијске академије наука, истакао је да је прогноза времена један од најважнијих сценарија у области научног рачунарства и да је метеоролошко предвиђање веома сложен систем.

- Велика нам је част што је наше истраживање препознао престижан часопис Натуре, јер решава неке од важних проблема који су до сада постојали. AI модели у стању су да предвиде понашање атмосфере из масивних података које има на располагању. Тренутно Pangu Weather углавном обавља предвиђање прогнозе, а његова главна способност јесте да предвиди еволуцију атмосферских стања. Наш крајњи циљ је да изградимо оквир за прогнозу времена следеће генерације користећи AI технологије за јачање постојећих система предвиђања - објаснио је др Тиан Ки.

Коментаришући значај и квалитет истраживања које је спровео HUAWEI CLOUD, академски рецензенти из Натуре магазина су објаснили да је Pangu Weather веома једноставан за преузимање и покретање, као и да се брзо реализује чак и на десктоп рачунару.

Убрзаним развојем рачунарске снаге у последњих 30 година, тачност нумеричке временске прогнозе је значајно побољшана, пружајући прецизнија упозорења о катастрофама и екстремним климатским променама. Ипак, за неке важне резултате и даље је потребно доста времена, па су, да би убрзали предвиђања, истраживачи тражили начин како да користе методе машинског учења.

Нажалост, без обзира на то што је вештачка интелигенција све више увођена у предвиђање прогнозе, АИ углавном није био у стању да предвиди екстремно време као што су тајфуни.

Због своје брзине, последњих година модели временске прогнозе засновани на вештачкој интелигенцији су били атрактивни, али им је недостајала прецизност из два разлога. Први, постојећи модели AI метеоролошке прогнозе засновани су на 2Д неуронским мрежама, које не могу добро да обрађују неуједначене 3Д метеоролошке податке. И друго, временска прогноза средњег опсега може садржати кумулативне грешаке у прогнози када се модел позива превише пута.

Како Pangu Weather решава ове изазове

Током научних испитивања, Pangu Weather модел је показао већу прецизност у поређењу са традиционалним нумеричким методама предвиђања за прогнозе од једног сата до 7 дана, са повећањем брзине предвиђања од 10.000 пута. Модел је у стању да за само неколико секунди предвиди најфиније метеоролошке податке укључујући влажност, брзину ветра, температуру и притисак на нивоу мора.

Модел користи 3D Earth-Specific Transformer (3DEST) архитектуру за обраду сложених различитих 3Д метеоролошких података. Користећи хијерархијску, временску стратегију агрегације, модел је обучен за различите интервале прогнозе користећи оне од једног сата, три, шест и 24 сата. Ово је резултирало смањењем количине итерација за предвиђање метеоролошког стања у одређено време и смањењем погрешних прогноза.

Да би обучили AI модел за одређене временске интервале, истраживачи су обучили 100 епоха (циклуса) користећи узорке временских података по сату од 1979. до 2021. године. Сваки од подмодела захтевао је 16 дана обуке на 192 графичке карте. Захваљујући овоме Pangu Weather Модел сада може да доврши 24-часовну глобалну временску прогнозу за само 1,4 секунде на В100 графичкој карти, што је побољшање од 10.000 пута у поређењу са традиционалним нумеричким предвиђањем.

У циљу континуираног и даљег унапређења AI модела временске прогнозе стабилна Cloud окружења, радни алати и одговарајући системи операција и одржавања су, такође, неопходни, а Huawei их све обједињује у својој понуди.

Пратите нас и путем иОС и андроид апликације