Microsoft открыла инструмент для прогнозов погоды на 2–6 недель — The Verge
Microsoft открыла публичный доступ к инструменту машинного обучения Probabilistic Bias Correction (PBC), предназначенному для повышения точности прогнозов погоды на период от двух до шести недель. Результаты работы исследователей опубликованы в журнале Nature, сообщает The Verge.
PBC не является отдельной моделью прогнозирования погоды. Метод использует машинное обучение, чтобы выявлять и корректировать систематические ошибки в уже существующих физических моделях и моделях ИИ. По мнению разработчиков, это может помочь аграриям и экстренным службам точнее планировать действия заранее.
Корректировка ошибок моделей
Физические модели прогнозирования воспроизводят сложные процессы в атмосфере Земли, а модели на основе искусственного интеллекта ищут закономерности в исторических данных. Оба подхода становятся менее надёжными, когда прогнозируют погоду на две недели или дольше. Причиной являются приближения, необходимые для заполнения пробелов в данных, в частности в регионах с недостаточным количеством метеостанций или при моделировании ещё не до конца изученных атмосферных явлений.
Такие ошибки могут накапливаться со временем и снижать точность долгосрочного прогноза. Один из приведённых исследователями примеров — изменение климата: модель, которая в значительной степени опирается на исторические показатели, может быть смещена в сторону более низких температур, чем те, которые соответствуют нынешнему потеплению планеты.
Больше актуальных новостей — в Telegram-канале UA.News Telegram.
Результаты тестирования
В исследовании PBC улучшила точность ведущей физической модели Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) для 98% целевых показателей осадков и 92% целевых показателей температуры. Также в рамках анализа этот подход вдвое повысил точность новой системы прогнозирования ИИ ECMWF.
До публикации научной работы ECMWF уже отметило исследование авторов PBC в конкурсе AI Weather Quest. Над проектом работали исследователи Microsoft, Массачусетского технологического института, ECMWF и других учреждений.
Разработчики отмечают, что инструмент PBC можно запускать на центральных процессорах. Одна из авторов метода Женевьева Фласполер, которая возглавляет некоммерческую организацию Rhiza Research, тестирует подход в сотрудничестве с Метеорологической службой Кении. Проект, который финансирует Фонд Гейтса, должен проверить, поможет ли метод улучшить ранние предупреждения для населения.
