Новая форма примет
Искусственный интеллект учится предсказывать погоду.
Это даже обидно: мы можем рассчитать полет дальнего космического зонда на миллиарды километров и на годы вперед, и при этом неспособны предсказать, будет ли облачно через две недели.
Сегодня в мире действует больше 10 000 метеостанций и 1500 радаров, собираются данные с высотных атмосферных зондов и более чем 80 метеоспутников, работающих на орбите. Но главными предсказателями погоды выступают наши знания о физике протекающих в атмосфере процессов. Их обобщают сложные математические модели – такие, как система WRF (Weather Research and Forecasting), которую развивает американский Национальный центр исследований атмосферы, или GFS (Global Forecast System) Национального управления океанических и атмосферных исследований. Существует несколько десятков таких программ, позволяющих моделировать состояние атмосферы на основе собранных метеоданных. По большому счету, термометры и другие инструменты нужны им лишь для того, чтобы сверять и корректировать начальные и граничные условия и результаты своих расчетов. Расчетов всегда приблизительных, но все равно исключительно трудных.
Добиваясь все большего разрешения, вплоть до километра, эти модели становятся все требовательнее к вычислительным ресурсам. Если взглянуть на список самых мощных суперкомпьютеров, в нем обязательно будет несколько машин, связанных с моделированием ядерных взрывов, поведения плазмы – и погоды. «Так накапливается большой архив данных по предсказаниям разных моделей, и в них можно поискать тонкие различия между сделанными прогнозами, – говорит метеоролог Дмитрий Соломенцев. – Это как раз тот момент, когда в игру вступает машинное обучение. Машинный интеллект легко обнаруживает закономерности, ускользающие от нашего взгляда, и позволяет уточнить применимость разных моделей. Скажем, он замечает, что если показания давления у нас такие-то, то лучше применить такую-то модель, слегка понизив температуру, которую она дает в результате, и это будет самый точный прогноз. Подобных нюансов система находит очень много».