Защо Националният център за ураганите залага много на AI, за да прогнозира Isaias

Вижте всички тематики Връзката е копирана! Следвайте <стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuy8r9km000x28qkbr85c3yn@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > От времето, когато ураганът Isaias се образува за първи път, метеоролозите от Националния център за ураганите направиха огромен залог. Те оформиха прогнозите си по този начин, че да подхождат навръх AI модел на урагана, създаден от Гугъл DeepMind, вместо да разчитат на класическите основани на физика модели, с които доста американци са по-познати, като европейския и GFS. Засега залогът се изплати.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlvmfq000h2e6j0a3744ur@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > Прогнозите за тази стихия отразяват подобряването на надеждността на метеорологичните модели с изкуствен интелект като цяло и алармират за изумително бърз преход към рутинно потребление на такива артикули от хората-синоптици.

Проследете тази стихия онлайн. Проследявайте изменящите се условия в действително време.

Изтеглете времето на CNN <стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot00033b6r4fmq7kgz@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > Разчитането в огромна степен на DeepMind означаваше, че прогнозата на NHC Isaias ще стане категория 2 от първия съвет във вторник, когато още нямаше име. В този миг доста от основаните на физика компютърни модели, които разчитат на математически уравнения, описващи по какъв начин атмосферата работи, с цел да симулира бъдещи метеорологични условия, се колебаеха сред разнообразни проекции, само че като цяло предвидиха по-слаба стихия, която щеше да поеме по друг път, в сравнение с посочваха DeepMind и други AI модели.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlzxez000r2e6jpx4226ls@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > Ако прогнозата е точна, това ще означи голяма победа за Гугъл и ще помогне на хората по пътя на бурята, които ще имат повече време да се приготвят за доста по-силен удар. Ураганът Isaias е първият вихър в сезона на тропическия Атлантически океан, дължащ се значително на резултатите от супер Ел Ниньо в Тихия океан, поставяйки връх за последния първи вихър в океанския басейн за сезона.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot00053b6r7yumdzwa@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > Доверието на прогнозистите на NHC по-специално в модела на Гугъл DeepMind — най-новата итерация на който е WeatherNext 3 — произтича значително от опита. Миналия сезон Центърът за урагани вярно планува бързото усилване на урагана Мелиса съвсем три дни преди опустошителното му идване в Ямайка въз основа основно на прогнозите от DeepMind. Това също произтича от обстоятелството, че Hurricane Center си партнира с Гугъл, с цел да помогне в образованието на модела и да научи повече за неговите благоприятни условия.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot00063b6rqvyxe31r@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > Както се случва в доста области сега, светът на метеорологията претърпява бърз прогрес с помощта на AI, макар че тези модели се употребяват дружно с обичайните физически модели, които към момента имат своите преимущества. AI моделите се образоват на минали метеорологични събития и, в тази ситуация на DeepMind’s, също получават настоящи данни за времето.

⛅ Вземете CNN Weather във входящата си поща

Прогнозата е единствено началото. Ще ви изпратим експертно отразяване и историите зад времето - тъй че постоянно да знаете повече от просто цифрата. Абонирайте се за бюлетина <стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzonnmb00223b6ru2w8tiwk@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > DeepMind се показа извънредно добре през предишния сезон, съгласно шефа на NHC Майкъл Бренан, и беше прецизен в предвиждането на интензивността на доста стихии в Тихия океан този сезон.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot00083b6r5sv8p8jj@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > „ Моделите с изкуствен интелект демонстрираха по-голяма поредност “ от един модел до идващ, сподели Бренан по отношение на разчитането на DeepMind за урагана Isaias.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot00093b6rw8k5lshz@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > „ Това е композиция от евентуално това, което виждахме от разглеждането на тези основани на физика модели и някои от несъответствията там, а по-късно единствено представянето на насоките на AI до момента и обстоятелството, че се оказа много надеждно “, сподели Бренан.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot000a3b6rgo7vk3m8@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > Част от това доказателство пристигна от самоуверено позвъняване, което синоптиците от Центъра за урагани направиха предходната година по време на урагана Мелиса.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot000b3b6r36uqn9rd@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > Миналия сезон, в първия, синоптиците от Центъра за урагани категорично предвидиха, че ураганът Мелиса ще доближи активност от категория 5 когато беше единствено вихър от категория 1 със скорост от 80 благи в час, значително разчитайки на ясните прогнози от DeepMind. Всъщност, по някои индикатори, DeepMind даже надмина човешките прогнози по време на сезона на ураганите в Атлантическия океан през 2025 година като цяло.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot000c3b6rce31uzw0@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > С световното изменение на климата, което разрешава на повече тропически циклони да се засилят бързо, Центърът за урагани прави по-бичи първи прогнози за избрани стихии, в това число Isaias. Преди AI да стъпи на стадия на прогнозиране, NHC беше употребявал по-скоро стъпаловиден метод, като последователно повишаваше тавана на интензитета на стихия, до момента в който се засилваше, което постоянно оставяше формалните прогнози зад кривата.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot000d3b6refe847su@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > Тази процедура наподобява завърши. Бързо засилващите се стихии към този момент са по-често срещани и най-новите модели са по-способни да ги плануват.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot000e3b6rettiihxd@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > „ Определено сме правили по-агресивни прогнози за интензитет като цяло през последните няколко години и сигурно имаме повече убеденост да се опитаме да създадем някои от тези по-агресивни прогнози за интензитет на ранен стадий, както направихме за Melissa предходната година, само че направихме и за Helene и Milton “, сподели Бренан.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot000f3b6rdvlfgh58@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > Той цитира поддръжката на физически компютърен модел за бързо усилване плюс разбирането на метеорологичните синоптици за средата, в която се образува стихия, като спомагателни фактори, позволяващи ранни прогнози за бързо усилване.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot000g3b6rttbilbfb@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > „ Това не е единствено едно нещо, само че сигурно AI моделите са се справили сносно в някои от тези случаи “, сподели Бренан. „ Така че това е различен инструмент в инструментариума, по този начин да се каже, или още едно доказателство, което може да помогне в поддръжка на тези по-агресивни прогнози за интензитет “, сподели той за моделите на AI.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot000h3b6rxi248nkj@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > Бренън сподели, че синоптиците не се тормозят да разчитат на DeepMind частично, тъй като знаят данните за образованието, които са влезнали в него.

<стр class= " paragraph-elevate inline-placeholder vossi-paragraph_elevate " data-uri= " cms.cnn.com/_components/paragraph/instances/cmuzlonot000i3b6rh2wr1xpq@published " data-editable= " текст " data-component-name= " параграф " data-article-gutter= " true " > „ Мисля, че най-важното нещо е да се уверим, че моделите са подготвени на най-точните данни, с които разполагаме “, сподели той, „ и ние работихме с Гугъл, с цел да им помогнем да обучат нашия най-хубав разбор на пистата, и това е една от аргументите, заради които считам, че тяхното показване се е подобрило във връзка с прогнозирането на интензивността спрямо някои от по-ранните AI модели, които се оправиха добре за пистата, само че не се оправиха добре за