Prestížny vedecký časopis Nature uverejnil článok o modeli Pangu Weather využívajúcom umelú inteligenciu, ktorého autormi su sú výskumníci z HUAWEI CLOUD

USA - slovenčina

• USA - čeština
• Middle East - Arabic
• USA - Pусский
• Latin America - español

Meteorologický model vykazuje v porovnaní s tradičnou predpoveďou vysokú rýchlosť a presnosť  

ŠEN-ČEN, Čína, 6. júla 2023 /PRNewswire/ -- Spoločnosť HUAWEI CLOUD oznámila, že časopis Nature, jeden z najlepších vedeckých časopisov na svete, uverejnil článok o jej prelomovom modeli Pangu Weather, ktorý využíva umelú inteligenciu.

Podľa databázy Nature Index je to prvýkrát, čo sú autormi článku v časopise Nature výhradne zamestnanci čínskej technologickej spoločnosti. Článok vyšiel v prestížnom časopise 5. júla 2023 a je v ňom opísané, ako vyvinúť precízny a presný globálny systém predpovedania počasia využívajúci umelú inteligenciu, ktorý je založený na hĺbkovom učení s využitím údajov získaných za 43 rokov.

Pangu-Weather je prvým modelom predpovede využívajúcim umelú inteligenciu, ktorý preukázal vyššiu presnosť ako tradičné číselné metódy predpovede počasia. Tento model umožňuje 10 000-násobne zvýšiť rýchlosť predpovede a skrátiť tak čas globálnej predpovede počasia na niekoľko sekúnd. Článok s názvom „Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks" (Presná globálna strednodobá predpoveď počasia pomocou 3D neurónových sietí) ponúka nezávislé overenie týchto schopností.

Model Pangu-Weather spochybňuje doterajšie tvrdenia, že presnosť predpovede počasia na základe umelej inteligencie je nižšia ako tradičné číselné predpovede. Model vyvinutý tímom zo spoločnosti HUAWEI CLOUD je prvým modelom predpovede využívajúcim umelú inteligenciu, ktorý má vyššiu presnosť ako tradičné číselné metódy predpovede.  

Vďaka rýchlemu rozvoju výpočtovej techniky v priebehu posledných 30 rokov sa výrazne zvýšila presnosť číselnej predpovede počasia, ktorá umožňuje varovanie pred extrémnymi katastrofami a prináša predpovede klimatických zmien. Táto metóda je však stále pomerne časovo náročná. Výskumníci skúmajú možnosti využitia metód hĺbkového učenia na zlepšenie rýchlosti predpovedania. Presnosť predpovedí počasia využívajúcich umelú inteligencii pri strednodobých a dlhodobých predpovediach však zostala nižšia ako pri číselných predpovediach. Umelá inteligencia zvyčajne nedokáže predpovedať extrémne a neobvyklé počasie, ako sú tajfúny.

Každý rok sa na celom svete vyskytne približne 80 tajfúnov. Podľa údajov čínskeho ministerstva pre riadenie mimoriadnych udalostí predstavovali v roku 2022 priame hospodárske straty spôsobené tajfúnmi 5,42 miliardy čínskych jüanov, a to len v Číne. Čím skôr je možné vyslať varovania, tým ľahšie a lepšie je možné vykonať primerané prípravy.

Modely predpovedí počasia využívajúce umelú inteligenciu sú vďaka svojej rýchlosti atraktívne, ale chýba im presnosť z dvoch dôvodov. Po prvé, existujúce modely meteorologických predpovedí využívajúce umelú inteligenciu sú založené na 2D neurónových sieťach, ktoré nedokážu dobre spracovať nerovnomerné 3D meteorologické údaje. Po druhé, strednodobá predpoveď počasia môže vykazovať kumulatívne chyby, keď sa model využíva príliš často.

Ako tieto problémy rieši model Pangu-Weather

Počas vedeckých testov preukázal model Pangu-Weather vyššiu presnosť v porovnaní s tradičnými číselnými metódami predpovedania počasia pri predpovediach na 1 hodinu až 7 dní, pričom rýchlosť predpovede sa 10 000-násobne zvýšila. Model dokáže v priebehu niekoľkých sekúnd presne a detailne predpovedať meteorologické charakteristiky vrátane vlhkosti, rýchlosti vetra, teploty a tlaku pri hladine mora.

Model využíva architektúru 3D Earth-Specific Transformer (3D transformátor špecifický pre Zem, 3DEST) na spracovanie komplexných nerovnomerných 3D meteorologických údajov. Pomocou hierarchickej stratégie časovej agregácie bol model vyškolený pre rôzne intervaly predpovede s použitím 1-hodinových, 3-hodinových, 6-hodinových a 24-hodinových intervalov. To viedlo k minimalizácii počtu opakovaní na predpovedanie meteorologických podmienok v určitom čase a k zníženiu počtu chybných predpovedí.

Na vyškolenie modelu pre konkrétne časové intervaly mu výskumníci dodali dáta o 100 epochách (cykloch) a použili k tomu hodinové vzorky údajov o počasí z rokov 1979 – 2021. Každý z výsledných čiastkových modelov si vyžadoval 16 dní prípravy na 192 grafických kartách V100. Model Pangu-Weather teraz dokáže vypracovať 24-hodinovú globálnu predpoveď počasia len za 1,4 sekundy na grafickej karte V100, čo predstavuje 10 000-násobné zlepšenie v porovnaní s tradičnou číselnou predpoveďou.

Tím HUAWEI CLOUD zameraný na umelú inteligenciu sa rozhodol zamerať na predpovede počasia. Tchien Čchi, hlavný vedecký pracovník HUAWEI CLOUD v oblasti umelej inteligencie, člen Inštitútu elektrických a elektronických inžinierov (Institute of Electrical and Electronics Engineers, IEEE) a akademik Medzinárodnej eurázijskej akadémie vied, vysvetlil: „Predpovedanie počasia je jedným z najdôležitejších scenárov v oblasti vedeckých výpočtov, pretože meteorologická predpoveď je veľmi zložitý systém a zatiaľ je ťažké pokryť všetky aspekty matematických a fyzikálnych znalostí. Preto nás teší, že náš výskum ocenil aj časopis Nature. Modely využívajúce umelú inteligenciu dokážu z obrovského množstva údajov vyťažiť štatistické zákony vývoja atmosféry. V súčasnosti Pangu-Weather vykonáva hlavne prácu predpovedného systému a jeho najdôležitejšou schopnosťou je predpovedať vývoj stavu atmosféry. Naším konečným cieľom je vytvoriť rámec predpovede počasia novej generácie s využitím technológií umelej inteligencie na posilnenie existujúcich predpovedných systémov."

Akademickí recenzenti z časopisu Nature sa vyjadrili k významu a kvalite výskumu HUAWEI CLOUD a vysvetlili, že model Pangu-Weather sa nielen veľmi ľahko sťahuje a spúšťa, ale sa rýchlo spustí aj na stolnom počítači. To znamená, že ktokoľvek z meteorologickej komunity môže teraz tento model spúšťať a testovať podľa svojich predstáv. Komunita tak získala skvelú príležitosť preskúmať, ako presne model predpovedá konkrétne javy. To pomôže pri napredovaní v tejto oblasti. Ďalší recenzent poznamenal, že samotné výsledky sú významným krokom nad rámec predchádzajúcich výsledkov. Táto práca prinúti ľudí prehodnotiť, ako by mohli predpovedné modely vyzerať v budúcnosti.

V máji 2023 upútal pozornosť celého sveta tajfún Mawar, doteraz najsilnejší tropický cyklón tohto roka. Podľa Čínskej meteorologickej správy model Pangu-Weather presne predpovedal trajektóriu tajfúnu Mawar päť dní pred tým, ako zmenil kurz vo východných vodách pri ostrove Taiwan.

Aby však bolo možné neustále zlepšovať špičkové modely predpovedí počasia využívajúce umelú inteligenciu, je nevyhnutné aj stabilné cloudové prostredie, pracovné súpravy a zodpovedajúce prevádzkové a administratívne zabezpečenie.