Группа ученых создала принципиально новую систему искусственного интеллекта Aurora, превосходящую государственные метеослужбы в прогнозировании траекторий тропических циклонов. Разработка, появившаяся в результате сотрудничества Microsoft, Пенсильванского университета и ряда других научных организаций, не только повышает точность предсказаний, но и значительно снижает затраты на вычисления по сравнению с традиционными физическими моделями.
Руководитель проекта, профессор механической инженерии Парис Пердикарис, характеризует Aurora как масштабную нейронную сеть. Подобно тому, как ChatGPT обрабатывает текстовые данные, эта система анализирует архивные геофизические показатели для предсказания комплексных природных процессов, не опираясь напрямую на уравнения классической физики.
Существующие методики метеорологических расчетов базируются на фундаментальных принципах – законах сохранения массы, импульса и энергии. Aurora же использует принципиально иной подход, основанный на обработке накопленных сведений. Алгоритм изучает разнородные массивы информации: актуальные сводки, результаты мониторинга, исторические метеорологические записи и их последующие корректировки.
В статье, опубликованной в Nature, исследователи признают: быстрый прогресс Aurora стал реальностью благодаря многолетнему развитию традиционных методик. Нейросеть прошла обучение на материалах, собранных за миллион часов наблюдений различных природных феноменов. Инженерным бригадам понадобилось от четырех до восьми недель на окончательную калибровку модели – существенно меньше, чем годы разработки стандартных динамических систем.
Техническое устройство Aurora представляет сложный симбиоз передовых решений в области машинного обучения. В основе архитектуры лежат кодировщики Perceiver, трехмерный трансформер Swin и алгоритмы рекурсивных вычислений. Обработка данных осуществляется через многомерные векторные вложения – механизм, аналогичный принципам функционирования современных языковых моделей.
Практические испытания продемонстрировали выдающиеся результаты: Aurora, обученная исключительно на исторической статистике, превзошла семь профессиональных центров в составлении пятидневных прогнозов движения циклонов за 2022-2023 годы. Система также показала лучшую точность по сравнению с актуальными численными методами в 92% случаев при формировании десятидневных глобальных метеопрогнозов с детализацией до 0,1 градуса.
Разработчики позиционируют свое детище как универсальный инструмент для моделирования широкого спектра экологических явлений. После соответствующей адаптации Aurora сможет прогнозировать морские течения, кратковременные и продолжительные климатические паттерны, особенности растительных циклов. Потенциальные сферы применения включают предсказание пожароопасных ситуаций, паводков, аграрной продуктивности, активности опылителей, генерации “зеленой” энергии и трансформации полярных льдов.
Авторы проекта подчеркивают его демократизирующий характер: Aurora делает высокоточные прогнозы общедоступными благодаря относительно скромным требованиям к компьютерным мощностям при настройке под конкретные задачи. Система существенно снижает барьер входа в сферу метеорологических исследований.
В марте текущего года научное сообщество представило еще одну перспективную разработку – модель Aardvark, способную конкурировать с вычислениями суперкомпьютеров. Этот алгоритм функционирует на обычном персональном компьютере с графическими ускорителями NVIDIA, создавая десятидневные прогнозы за несколько минут при минимальных затратах на обработку данных.