Microsoft відкрила код інструменту ШІ для точніших прогнозів погоди
Microsoft оприлюднила відкритий інструмент ШІ для корекції похибок і підвищення точності прогнозів погоди на два-шість тижнів.
Microsoft представила інструмент машинного навчання Probabilistic Bias Correction (PBC), призначений для підвищення точності прогнозів погоди на термін від двох до шести тижнів. Програмне забезпечення оприлюднили у відкритому коді, а результати дослідження опубліковано в журналі Nature, повідомляє The Verge.
На відміну від розроблення окремої моделі прогнозування, PBC аналізує систематичні похибки вже наявних моделей і коригує їх за допомогою машинного навчання. Дослідники Microsoft вважають, що такий підхід може бути доступнішим для метеорологічних служб з обмеженими ресурсами.
Корекція систематичних похибок
Як фізичні моделі атмосфери, так і моделі на основі ШІ втрачають точність, коли прогноз охоплює два тижні або більше. Фізичні моделі моделюють складні атмосферні процеси, а системи ШІ шукають закономірності в історичних даних. Обидва підходи використовують наближення для заповнення прогалин у даних, зокрема в регіонах із малою кількістю метеостанцій або для недостатньо вивчених атмосферних явищ.
Такі наближення здатні створювати систематичне зміщення результатів, яке посилюється зі збільшенням горизонту прогнозу. Один із прикладів, наведений дослідниками, — зміни клімату: модель, що спирається на історичні записи, може зміщувати прогноз у бік нижчих температур, ніж фактично спостерігаються нині через нагрівання планети.
Результати тестування
За оцінкою авторів роботи, PBC поліпшив точність провідної фізичної моделі Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF) для 98% цільових показників опадів і 92% цільових показників температури. У проведеному аналізі цей підхід також удвічі підвищив точність нової системи прогнозування ECMWF на основі ШІ.
Ще до публікації статті ECMWF відзначив дослідження авторів PBC у конкурсі AI Weather Quest. Стратегічний керівник ECMWF із машинного навчання Меттью Чантрі назвав роботу прикладом нових ідей для розгляду спільнотою, водночас зазначивши, що впровадження таких рішень в операційний процес є складним етапом.
Авторка дослідження Женев'єва Фласполер, виконавча директорка некомерційної організації Rhiza Research, повідомила, що PBC тестують у співпраці з Кенійською метеорологічною службою. Проєкт, який фінансує Фонд Білла та Мелінди Гейтс, має оцінити, чи може ШІ допомогти поширювати точніші ранні попередження перед очікуваним більш екстремальним сезоном дощів під час рекордного Ель-Ніньйо.
