Искусственный интеллект революционизирует прогнозирование погоды

Эти модели, основанные на сложных уравнениях термодинамики и динамики жидкостей в атмосфере, требуют значительных вычислительных ресурсов и обычно запускаются на суперкомпьютерах. Эффективность и точность таких моделей имеют критическое значение для принятия стратегических решений.

Недавно частные компании, включая Nvidia и Google, активно занимаются разработкой крупных моделей искусственного интеллекта (ИИ) для прогнозирования погоды. Эти фундаментальные модели представляют собой новый подход к прогнозированию погоды, который может значительно улучшить точность и скорость предсказаний.

Использование искусственного интеллекта в прогнозировании погоды открывает новые перспективы для улучшения качества прогнозов и повышения надежности предупреждений о погодных явлениях. Это также позволяет эффективнее использовать ресурсы и повысить уровень безопасности в различных областях, зависящих от точных прогнозов погоды.

Исследования альтернативного подхода к прогнозированию погоды, проведенные совместно с учеными из Аргоннской национальной лаборатории Министерства энергетики США и исследователями Адитьей Гровером и Тунгом Нгуеном из Калифорнийского университета в Лос-Анджелесе, показали удивительные результаты. Эти исследования выявили, что новые модели прогнозирования погоды не только более точны, но и более доступны с вычислительной точки зрения.

Новые модели, разработанные учеными, способны предсказывать погоду на период более чем 7 дней вперед. Это значительный шаг вперед в области метеорологии, открывающий новые перспективы для исследований и применения в практике. Благодаря этим достижениям, ученым теперь доступны более долгосрочные прогнозы, что позволяет лучше понимать и готовиться к изменениям в погоде.

Совместные усилия ученых и специалистов в области метеорологии привели к созданию инновационных моделей, способных революционизировать предсказание погоды. Новые горизонты для науки открываются с каждым новым шагом вперед в исследованиях погоды и климата.

Исследования в области искусственного интеллекта продвигаются вперед с использованием фундаментальных моделей, которые базируются на концепции "токенов". Эти небольшие фрагменты информации позволяют алгоритмам изучать различные физические процессы, включая те, что управляют погодой. Например, многие модели используются для анализа естественного языка, разбирая слова и фразы.

В контексте языковых моделей, токены могут быть представлены как слова или фрагменты текста, которые модель обрабатывает последовательно. Однако, в новых моделях прогнозирования погоды, токены принимают форму изображений, отражающих различные параметры, такие как влажность, температура и скорость ветра на разных уровнях атмосферы. Это позволяет моделям более точно предсказывать погодные условия и улучшать качество прогнозов.

Новый подход к анализу данных, предложенный аргоннским ученым-компьютерщиком Сандипом Мадиредди, заключается в использовании пространственно-временных данных изображений для более точного понимания их взаимодействия. Этот метод позволяет не только учитывать последовательность текста, но и анализировать его структуру и взаимосвязи.

Использование фрагментов изображений в моделировании открывает новые перспективы для прогнозирования погоды с высокой точностью. Интеграция пространственно-временных данных в анализ погоды является ключевым шагом в совершенствовании технологий и научных методов прогнозирования.

– Этот инновационный подход не только улучшает качество прогнозирования погоды, но и открывает новые возможности для исследования других областей, где важно понимание взаимосвязей и динамики данных, — подчеркивает Сандип Мадиредди. – Развитие таких методов анализа данных способствует более глубокому пониманию сложных систем и процессов.

Источник и фото - nia.eco