Использование искусственного интеллекта для лучшего прогнозирования погоды

При прогнозировании погоды метеорологи используют ряд моделей и источников данных для отслеживания форм и движений облаков, которые могут указывать на сильные штормы. Тем не менее, в связи со все возрастающим набором данных о погоде и приближающимися сроками, для них практически невозможно отслеживать все штормовые образования, особенно мелкомасштабные, в режиме реального времени.

При прогнозировании погоды метеорологи используют ряд моделей и источников данных для отслеживания форм и движений облаков, которые могут указывать на сильные штормы. Тем не менее, в связи со все возрастающим набором данных о погоде и приближающимися сроками, для них практически невозможно отслеживать все штормовые образования, особенно мелкомасштабные, в режиме реального времени.

Теперь существует компьютерная модель, которая может помочь прогнозистам быстрее и точнее распознавать потенциальные сильные штормы благодаря команде исследователей из штата Пенсильвания, AccuWeather, Inc. и Университета Альмерии в Испании. Они разработали структуру, основанную на линейном классификаторе машинного обучения — своего рода искусственном интеллекте — который обнаруживает вращательные движения в облаках по спутниковым снимкам, которые в противном случае могли бы остаться незамеченными. Это ИИ-решение работало на суперкомпьютере Bridges в Питтсбургском суперкомпьютерном центре.

Стив Вистар, старший судебный метеоролог в AccuWeather, сказал, что наличие этого инструмента, чтобы направить его взгляд на потенциально угрожающие формирования, может помочь ему сделать лучший прогноз.

«Самое лучшее прогнозирование включает как можно больше данных», — сказал он. «Есть так много, чтобы принять, поскольку атмосфера бесконечно сложна. Используя модели и данные, которые мы имеем [перед нами], мы делаем снимок наиболее полного взгляда на атмосферу».

В своем исследовании исследователи работали с Wistar и другими метеорологами AccuWeather, чтобы проанализировать более 50 000 исторических изображений метеорологических спутников США. В них эксперты определили и обозначили форму и движение «запятых» облаков. Эти модели облаков тесно связаны с образованиями циклонов, которые могут привести к суровым погодным явлениям, включая град, грозы, сильные ветры и метели.

Затем, используя компьютерное зрение и методы машинного обучения, исследователи научили компьютеры автоматически распознавать и обнаруживать облака в форме запятых на спутниковых изображениях. Затем компьютеры могут помочь экспертам, указав в режиме реального времени, где в океане данных они могли бы сосредоточить свое внимание, чтобы обнаружить наступление суровой погоды.

«Поскольку облако в форме запятой является визуальным индикатором суровых погодных явлений, наша схема может помочь метеорологам прогнозировать такие явления», — сказала Рэйчел Чжэн, докторант в Колледже информационных наук и технологий в штате Пенсильвания и главный исследователь проект.

Исследователи обнаружили, что их метод может эффективно обнаруживать облака в форме запятых с точностью 99%, в среднем 40 секунд на прогноз. Он также мог прогнозировать 64 процента суровых погодных явлений, опережая другие существующие методы обнаружения суровых погодных условий.

«Наш метод может захватить большинство облаков в форме запятых, обозначенных человеком», — сказал Чжэн. «Более того, наш метод может обнаружить некоторые облака в форме запятой до того, как они полностью сформируются, и наши обнаружения иногда раньше, чем распознавание человеческого глаза».

«Задача нашего бизнеса — спасать жизни и защищать собственность», — добавил Вистар. «Чем более заблаговременное уведомление для людей, которые могут пострадать от урагана, тем лучше мы предоставляем эту услугу. Мы стараемся как можно быстрее получить самую лучшую информацию».

Этот проект расширяет возможности ранней работы между AccuWeather и исследовательской группой колледжа IST во главе с профессором Джеймсом Вангом, который является научным руководителем диссертаций в Zheng.

«Мы осознали, когда наше сотрудничество началось [с AccuWeather в 2010 году], что серьезная проблема, стоящая перед метеорологами и климатологами, заключалась в осмыслении огромного и постоянно растущего объема данных, генерируемых спутниками наблюдения Земли, радарами и сенсорными сетями», — сказал Ван. «Очень важно, чтобы компьютеризированные системы анализировали и изучали данные, чтобы мы могли обеспечить своевременную и правильную интерпретацию данных в чувствительных ко времени приложениях, таких как прогнозирование в суровых погодных условиях».

Он добавил: «Это исследование является ранней попыткой показать возможность интерпретации визуальной информации, связанной с погодой, на основе искусственного интеллекта для исследовательского сообщества. Дополнительные исследования для интеграции этого подхода с существующими численными моделями прогнозирования погоды и другими имитационными моделями, вероятно, сделают прогноз погоды более точный и полезный для людей ».

В заключение Вистар сказал: «Преимущество [этого исследования] заключается в привлечении внимания очень занятого прогнозиста к чему-то, что в противном случае могло бы быть упущено».