Июль 2023 года может стать исторически самым жарким месяцем за всю наблюдаемую историю, возможно, самым теплым за последние 120 тысяч лет. В свете этого события китайская компания Huawei представила бесплатную ИИ-модель Pangu-Weather, которая способна предсказывать атмосферные явления за считанные секунды. Платформа будет доступна всем желающим.
Известно, что традиционные методы прогнозирования погоды требуют огромных вычислительных мощностей. Разработанная облачным подразделением Huawei Cloud модель Pangu-Weather обещает делать более точные прогнозы в 10 тысяч раз быстрее по сравнению с обычными решениями.
Прогнозы Pangu-Weather включают в себя информацию о геопотенциале, удельной влажности воздуха, скорости ветра и температуре. Эти данные имеют важное значение для прогнозирования траекторий штормов, оценки качества воздуха и предсказания погодных условий.
Возможности ИИ-модели успешно проверены в экстремальных ситуациях, таких как шторм Юнис, который обрушился на северо-запад Европы в феврале 2022 года, и жаркое лето 2022 года, когда температура воздуха в Великобритании впервые достигла 40°C. Также Pangu-Weather использовалась для предсказания траектории тайфуна «Ханун» — шестого тайфуна в 2023 году.
ИИ-модель доступна широкой публике на веб-сайте Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Это облегчает ранний прогноз и подготовку к экстремальным погодным условиям. Специалисты в области метеорологии, метеорологи и энтузиасты метеорологии могут просматривать 10-дневные глобальные прогнозы погоды, составленные с помощью модели Pangu-Weather.
Доктор Тянь Ци (Tian Qi), главный научный сотрудник департамента по разработке ИИ в Huawei Cloud, отметил: «Прогнозирование погоды является одним из наиболее важных сценариев в области научных вычислений, поскольку метеорологическое прогнозирование представляет собой очень сложную систему, и при этом трудно охватить все аспекты математических и физических знаний. В настоящее время модель Pangu-Weather в основном завершает работу системы прогнозов, и её основная способность заключается в прогнозировании изменений атмосферных состояний».