Pangu — это система прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта, разработанная Huawei. Модель была выпущена в августе 2023 года и с тех пор произвела революцию в этой области. Pangu составляет семидневный прогноз погоды всего за 10 секунд. Это более чем в 10 000 раз быстрее, чем традиционные методы. Технология обеспечивает более точные прогнозы важнейших погодных элементов, таких как температура, давление, влажность и скорость ветра. Pangu предсказывает траектории тропических циклонов с погрешностью на 25% меньше, чем у Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). В феврале Pangu-Weather заняла первое место среди 10 лучших научных достижений Китая в 2023 году по версии Национального фонда естественных наук Китая.
Теперь исследователи использовали Pangu в качестве основы для разработки новой региональной модели Zhiji. Созданная в сотрудничестве с Шэньчжэньским метеорологическим бюро, Zhiji обучалась на данных высокого разрешения из южного Китая.
По словам команды Huawei, Zhiji может предоставить пятидневный прогноз с точностью до 3 км для Шэньчжэня и его окрестностей. Хотя Центральное метеорологическое бюро уже предоставляет ежечасные прогнозы с точностью до улицы, обычно они доступны только на следующие 24 часа. Zhiji способен прогнозировать основные метеорологические элементы — скорость ветра, температуру, влажность и осадки. В феврале началась его пробная эксплуатация, и с тех пор он неоднократно предоставлял ценную информацию Шэньчжэньскому метеорологическому бюро, сообщила Huawei.
У прогнозов, сделанных человеком и с помощью искусственного интеллекта, есть свои сильные и слабые стороны. ИИ лучше предсказывает траекторию тайфунов, в то время как численные моделирования более точны в определении силы ветра. Теперь ученые могут объединять результаты численных моделей с прогнозами, предоставленными системой Zhiji, для принятия верных решений. Это может стать тенденцией в будущем.
По мнению исследователей, сезон паводков в этом году станет настоящим испытанием для Zhiji 1.0. Они ожидают, что модель будет оптимизирована, а алгоритмы улучшены. Команда работает над расширением возможностей системы в прогнозировании осадков. Это включает предоставление специализированных прогнозов, например, индексов теплового удара и комфорта, и увеличение разрешения прогнозов сильных осадков до 1 км. Так, в условиях тайфуна точные метеорологические модели могут предсказывать осадки на уровне улиц, предлагая ранние предупреждения для городских дренажных систем.
Если для обучения доступны региональные данные из других областей, ученые потенциально могут разработать местные модели, адаптированные к этим регионам и обслуживающие больше городов. В декабре прошлого года команда объявила о сотрудничестве с Метеорологическим департаментом Таиланда, и соответствующие продукты уже находятся в стадии разработки.
