Учёные Кембриджского университета представили Aardvark Weather — ИИ-систему для прогнозирования погоды, которая позволяет формировать как глобальные, так и локальные прогнозы за считанные минуты с использованием обычного настольного компьютера. В сравнении с традиционными подходами, Aardvark обеспечивает предсказания в десятки раз быстрее и при этом требует в тысячи раз меньше вычислительных ресурсов.

Источник изображения: Brian McGowan / Unsplash

Aardvark Weather была разработана в Кембриджском университете (University of Cambridge) при участии Института Алана Тьюринга (The Alan Turing Institute), Microsoft Research и Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Скорость и эффективность метеорологических моделей имеют решающее значение: традиционные методы опираются на ресурсоёмкие суперкомпьютеры и труд множества специалистов, тогда как формирование прогноза зачастую занимает несколько часов. В этом контексте Aardvark демонстрирует принципиально новый подход, устраняя необходимость в громоздкой инфраструктуре.

Последние разработки таких технологических гигантов, как Huawei, Google и Microsoft, показали, что ИИ способен значительно улучшить отдельные компоненты метеорологического моделирования. Особенно важными стали достижения в области алгоритмов, моделирующих динамику атмосферы во времени. Интеграция ИИ в эти процессы уже привела к ускорению расчётов и повышению точности метеопрогнозов.

Яркий пример — компания Google, разрабатывающая модели на базе ИИ и предлагающая два таких решения корпоративным клиентам своей облачной платформы. Эти модели, созданные исследователями лаборатории Google DeepMind, используют исторические метеоданные и позволяют предсказывать погодные условия на срок от 10 до 15 дней вперёд.

В отличие от гибридных подходов, Aardvark полностью заменяет традиционную многоступенчатую схему прогнозирования единой моделью машинного обучения (ML). Используя стандартный настольный компьютер, система обрабатывает данные из различных источников, включая спутники и метеостанции, и формирует прогнозы в течение нескольких минут.

Профессор Ричард Тёрнер (Richard Turner) с инженерного факультета Кембриджского университета, возглавивший исследование, заявил: «Aardvark переосмысливает существующие методы прогнозирования погоды, позволяя получать прогнозы быстрее, дешевле, гибче и точнее, чем когда-либо прежде. Aardvark в тысячи раз быстрее всех прежних методов прогнозирования погоды». В перспективе Aardvark сможет формировать прогнозы на 8 дней вперёд с высокой степенью точности, что на 3 дня превышает горизонт современных систем.

Несмотря на то, что система использует лишь часть объёма данных, задействованных в традиционных моделях, Aardvark демонстрирует результаты, превосходящие показатели американской Национальной системы прогнозирования (GFS) по нескольким ключевым метрикам. При этом она остаётся сопоставимой по точности с прогнозами Национальной метеорологической службы США (NWS), где обычно применяется комбинация моделей и экспертный анализ.

Источник изображения: NASA

По словам Анны Аллен (Anna Allen), первого автора исследования из факультета компьютерных наук и технологий Кембриджского университета, реализованный в системе подход сквозного машинного обучения может быть легко адаптирован для решения других задач климатического моделирования — от прогнозирования ураганов, торнадо и лесных пожаров до оценки качества воздуха, динамики океанических течений и предсказания морского льда.

Одним из наиболее примечательных свойств Aardvark является её архитектурная простота и высокая гибкость. Благодаря тому что система обучается напрямую на метеоданных, она может быть быстро перенастроена для формирования индивидуализированных прогнозов, адаптированных под конкретные отрасли или регионы. Это может быть, например, прогноз температуры для сельского хозяйства в Африке или прогноз скорости ветра — для европейских компаний, работающих в сфере возобновляемой энергетики. Такой подход кардинально отличается от традиционных систем, настройка которых требует многолетней работы крупных команд специалистов.

Подобная адаптивность может стать решающим фактором для стран с ограниченным доступом к вычислительным ресурсам и метеоданным. Как подчёркивает доктор Скотт Хоскинг (Scott Hosking) из Института Алана Тьюринга, перенос метеопрогнозирования с суперкомпьютеров на настольные машины делает высокоточные прогнозы доступными в развивающихся странах и регионах с дефицитом данных.

Следующим этапом проекта станет формирование новой исследовательской группы на базе Института Алана Тьюринга. Её задачей станет изучение возможностей внедрения технологии в странах Глобального Юга, а также интеграция Aardvark в более масштабные инициативы по экологическому прогнозированию.

Хотя со времён СССР в космос отправлено немало метеорологических спутников, ввод в эксплуатацию нового космического аппарата серии «Электро-Л» №4 является знаковым для современной России. Как сообщает пресс-служба российского космического ведомства, «впервые в истории отечественной космонавтики на геостационарной орбите полностью развёрнута группировка гидрометеорологической космической системы „Электро“ в составе трёх спутников».

Источник изображения: "Роскосмос"

По данным «Роскосмоса», геостационарный спутник «Электро-Л» №4 после завершения орбитальных испытаний начал использоваться по назначению. Сообщается, что создание спутников соответствующей серии ведётся для Росгидромета. Реализация проекта осуществляется в рамках Федеральной космической программы НПО им. Лавочкина, входящим в «Роскосмос».

Известно, что спутник «Электро-Л» запущен 20 января 2011 года, но в октябре 2016 года связь с ним потеряна. 11 декабря 2015 года запущен спутник «Электро-Л» №2, работающий в точке стояния 14,5° западной долготы, 24 декабря 2019 года запущен «Электро-Л» № 3 (76° восточной долготы), а 5 февраля 2023 года — «Электро-Л» № 4 (165,8° восточной долготы).

По данным российского космического ведомства, технические особенности спутников серии позволяют им проводить космическую съёмку поверхности планеты с геостационарной орбиты с частотой до 15 минут.

Круглосуточная передача с орбиты снимков в видимом и инфракрасном диапазонах позволяют решать вопросы глобального мониторинга климата, благодаря чему обеспечивается анализ состояния акваторий морей и океанов. Благодаря характеристикам группировки, повышается оперативность метеопрогнозов, а компетентные службы получают оперативную информацию в случае возникновения чрезвычайных ситуаций.

Дополнительной функцией является ретрансляция аппаратами «Электро-Л» сигналов от аварийных радиобуев международной поисково-спасательной системы КОСПАС-САРСАТ(КОСПАС-SARSAT), помогающей определить местоположение объектов, попавших а аварию — самолётов, кораблей и других объектов — в море и на суше. Система существует десятки лет и уже доказала свою эффективность при спасении человеческих жизней.