Microsoft відкрила інструмент для прогнозів погоди на 2–6 тижнів — The Verge
Microsoft оприлюднила у відкритому доступі інструмент машинного навчання Probabilistic Bias Correction (PBC), призначений для підвищення точності прогнозів погоди на період від двох до шести тижнів. Результати роботи дослідників опублікували в журналі Nature, повідомляє The Verge.
PBC не є окремою моделлю прогнозування погоди. Метод застосовує машинне навчання, щоб виявляти та коригувати систематичні похибки в уже наявних фізичних і ШІ-моделях. На думку розробників, це може допомогти аграріям та екстреним службам точніше планувати дії заздалегідь.
Коригування похибок моделей
Фізичні моделі прогнозування відтворюють складні процеси в атмосфері Землі, а моделі на основі штучного інтелекту шукають закономірності в історичних даних. Обидва підходи стають менш надійними, коли прогнозують погоду на два тижні або довше. Причиною є наближення, потрібні для заповнення прогалин у даних — зокрема в регіонах із недостатньою кількістю метеостанцій або під час моделювання ще не до кінця вивчених атмосферних явищ.
Такі похибки можуть накопичуватися з часом і знижувати точність довгострокового прогнозу. Один із наведених дослідниками прикладів — зміна клімату: модель, що значною мірою спирається на історичні показники, може бути зміщена в бік нижчих температур, ніж ті, які відповідають нинішньому потеплінню планети.
Більше актуальних новин читайте у Telegram-каналі UA.News.
Результати тестування
У дослідженні PBC поліпшила точність провідної фізичної моделі Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF) для 98% цільових показників опадів і 92% цільових показників температури. Також у межах аналізу цей підхід удвічі підвищив точність нової ШІ-системи прогнозування ECMWF.
До публікації наукової роботи ECMWF уже відзначив дослідження авторів PBC у конкурсі AI Weather Quest. Над проєктом працювали дослідники Microsoft, Массачусетського технологічного інституту, ECMWF та інших установ.
Розробники зазначають, що інструмент PBC можна запускати на центральних процесорах. Одна з авторок методу Женев'єва Фласполер, яка очолює некомерційну організацію Rhiza Research, тестує підхід у співпраці з Метеорологічною службою Кенії. Проєкт, який фінансує Фонд Гейтса, має перевірити, чи допоможе метод поліпшити ранні попередження для населення.
