Най-добрите прогнози за урагани за 2025 г. идват от AI модел
Вижте всички тематики Връзката е копирана! Следвайте
Сезонът на ураганите в Атлантическия океан за 2025 година, който публично завърши на 30 ноември, показва възходящите благоприятни условия на изкуствения разсъдък за прогнозиране на стихии. И специалистите споделят, че няма връщане обратно.
Този сезон Националният център за урагани добави нормалния си състав от обичайни модели с ръководени от AI модели, в това число един, създаден от Гугъл DeepMind. Синоптиците споделят, че съответен AI модел им е разрешил да доближат до „ свещения граал “ на прогнозирането на ураганите: точни прогнози за бързи промени в интензивността на бурята.
Прогнозите, които предсказват пътя на урагана благодарение на обичайните модели, станаха доста по-точни през последните години, само че прогнозите за интензитета изоставаха в надеждността, изключително във връзка с прогнозирането на бързо усилване.
Моделът DeepMind даде на синоптиците извънредно висока степен на убеденост, че ураганът Мелиса ще се усили бързо към три дни преди да удари Ямайка като пагубна стихия от категория 5. Това беше първият път, когато NHC предвижда, че стихия ще се трансформира в страшилище от категория 5 от момента на образуването си като вихър от категория 1.
Прогнозирането на бърза интензификация се трансформира в по-критична задача, защото изменението на климата кара бурите да се подлагат на този развой по-често, в това число чак до сушата.
В своята прогноза по това време и в неотдавнашен разбор в края на сезона, прогнозистите на NHC съответно цитираха модела DeepMind като им даващ нараснала убеденост в прогнозата.
Според Уолъс Хогсет, който служи като теоретичен и действен чиновник в NHC в Маями, прогнозистите са привикнали да се доверяват на изхода от ръководени от AI модели, даже в случай че техните тънкости и дефекти не са толкоз добре разбрани, колкото по-традиционните модели.
Тези обичайни модели се основават на физиката и употребяват комплицирани математически уравнения, с цел да симулират по какъв начин топлината, влагата, вятърът и други се движат и взаимодействат в атмосферата. Европейският модел и американската система за световни прогнози - от дълго време желани принадлежности на NHC - лишават часове, с цел да стигнат до прогноза и изискват потреблението на мощни суперкомпютри, с цел да ги ръководят.
За разлика от това, AI моделите се основават на данни за исторически метеорологични условия и употребяват тази информация, с цел да симулират евентуалния път и активност на урагана. Те могат да се извършват с висока резолюция, в облака и даже на някои настолни компютри, единствено за минути.
Моделът DeepMind е AI отбор, което значи, че се извършва доста пъти едновременно, всеки с леко вариращи атмосферни условия, с цел да се дефинира какъв брой сензитивна е прогнозата към дребни разлики, които могат да съществуват, когато симулацията стартира.
Това може да помогне на прогнозистите да придобият по-добро чувство за статистическа сигурност в прогнозата и да им помогне да решат какъв брой доверие да вложат на резултатите.
„ Мисля, че е много ясно, че тези AI модели ще бъдат потребни и ще бъдат съставен елемент на процеса на прогнозиране на урагани в бъдеще “, сподели Хогсет в изявление. „ По-конкретно, моделът на Гугъл DeepMind наподобява един от най-добре представящите се обособени модели. “
Хогсет обаче омаловажава смисъла на това какъв брой добре се показва ансамбълът DeepMind — или който и да е различен модел — по време на съответна стихия, отбелязвайки, че по-важното е дълготрайното показване през целия сезон с голям брой стихии.
Представител на Гугъл DeepMind също предизвести да не се чете прекалено много във опциите на модела въз основа на представянето му по време на една стихия, като урагана Мелиса.
Но Джеймс Франклин, някогашен шеф на клон в NHC, направи разбор и откри, че ансамбълът на Гугъл DeepMind победи всички останали насоки на компютърни модели във връзка с точността на прогнозата за следите и интензитета за целия сезон, макар че не се показва отмерено с всяка стихия, която се образува.
Дори и с този резултат обаче Франклин към момента приканва за нерешителност. „ Това е нов инструмент и в някои връзки е по-труден за потребление от европейския или GFS “, сподели той. Това е по този начин, тъй като за синоптиците като него AI моделите са „ нещо като черна кутия “.
" Той търси модели, всъщност в минали данни. Не е привързан с физиката. Може да излезе с някакъв отговор, който счита, че намира в минали данни ", сподели той.
Това може да затрудни метеоролозите да оценят надеждността на AI прогноза и изяснява за какво опцията за осъществяване на няколко, леко разнообразни модела по едно и също време е толкоз значима характерност на ансамбъла DeepMind в частност. Метеоролозите са привикнали с други модели за прогнозиране на отбор, тъй че потреблението на подобен, ръководен от AI, може да пристигна малко по-естествено за някои.
Като оставим настрани провокациите, анализът на NHC в края на сезона ясно сподели, че изкуственият разсъдък играе роля в подобряването на прогнозите за бърза интензификация, заявявайки, че „ явно се следи забележителен прогрес “.
Джон Кангиалоси, старши експерт по ураганите на NHC, сподели, че прогнозирането на урагани е в най-бързия интервал на смяна, който той е виждал от 20 години на работа. Но не е по този начин, сподели той, че AI моделите ще нахлуят и ще поемат щафетата от тези, основани на физиката, или даже ще лишават работата за прогнозиране на хората.
" ИИ просто е необикновен инструмент. [Но] прави неточности. Има неточности, както всеки различен метод. Няма метод някой от тези [ИИ] модели да ви даде верния отговор, тъкмо верния отговор за писта, активност, конструкция или, което е по-важно, въздействия ", сподели Кангиалоси.
Докато софтуерни компании като Гугъл, Microsoft и Nvidia имат преднина в създаването на основани на AI модели за времето и климата, Националната администрация за океаните и атмосферата и нейните интернационалните сътрудници също се включват в играта със свои лични нови модели AI.
Те ще бъдат подготвени за тестване на дури
