Revista ştiinţifică Nature publică o lucrare despre Pangu Weather, sistemul Huawei CLOUD de prognoză meteo, bazat pe AI

HUAWEI CLOUD anunţă că o lucrare despre Pangu Weather, sistemul său revoluţionar de prognoză meteo, bazat pe inteligenţă artificială, a fost publicată de revista ştiinţifică Nature, informează un comunicat de presă, remis astăzi.

În comparaţie cu modelul tradiţional, acesta prezintă performanţe puternice, precum predicţie în ceea ce priveşte viteza şi acurateţea transmiterii datelor. Lucrarea, intitulată Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks oferă verificări independente ale acestor capacităţi. Publicaţia menţionează faptul că pentru prima dată, cercetătorii unei companii chineze de tehnologie sunt singurii autori ai unei astfel de lucrări, potrivit Nature Index. Lucrarea, care descrie modul în care se poate dezvolta un sistem de prognoză meteo precis, bazat pe inteligenţă artificială şi pe învăţare profundă, utilizând 43 de ani de colectare a datelor, a apărut în revista prestigioasa pe 5 iulie 2023.

Pangu-Weather contestă presupunerile anterioare conform cărora acurateţea previziunilor meteorologice cu ajutorul inteligenţei artificiale este inferioară previziunilor numerice tradiţionale. Odată cu dezvoltarea rapidă a puterii de calcul din ultimii 30 de ani, acurateţea calculelor pentru prognozele meteorologice s-a îmbunătăţit semnificativ, oferind avertizări în caz de dezastre extreme şi de schimbări climatice şi previziuni în legătură cu schimbările climatice. Cu toate acestea, metoda rămâne, în continuare, consumatoare de timp. Pentru a îmbunătăţi viteza de predicţie, cercetătorii au explorat modalităţile de utilizare a metodelor de învăţare profundă. Cu toate acestea, precizia previziunilor, bazate pe inteligenţă artificială, pentru previziuni pe termen mediu şi lung, a rămas inferioară previziunilor numerice. Inteligenţa artificială a fost, în mare parte, incapabilă în a prezice vremea extremă şi neobişnuită, cum ar fi taifunurile.

În fiecare an, în întreaga lume se înregistrează aproximativ 80 de taifunuri. În 2022, numai în China, pierderile economice directe, cauzate de taifunuri au fost de 5,42 miliarde de yuani, potrivit cifrelor Ministerului Chinez pentru Gestionarea Situaţiilor de Urgenţă. Cu cât avertizările pot fi trimise mai devreme, cu atât este mai uşor să fie luate măsuri adecvate de prevenţie. Datorită vitezei lor, sistemele de prognoză meteo cu inteligenţă artificială au fost atractive, dar au fost lipsite de precizie. În primul rând, sistemele de prognoză meteo, cu inteligenţă artificială existente se bazează pe reţele neuronale 2D, care nu pot procesa bine datele meteorologice 3D neuniforme. În al doilea rând, prognoza meteo pe termen mediu poate suferi erori de prognoză cumulative, atunci când modelul este utilizat de prea multe ori.

În timpul testelor ştiinţifice, modelul Pangu-Weather a demonstrat o precizie superioară în comparaţie cu metodele tradiţionale de predicţie numerică pentru previziuni de la 1 oră la 7 zile, cu o creştere a vitezei de predicţie de 10.000 de ori. Modelul poate prezice, cu precizie, în câteva secunde caracteristici meteorologice de fineţe, inclusiv umiditatea, viteza vântului, temperatura şi presiunea la nivelul mării. Modelul utilizează o arhitectură 3D Earth-Specific Transformer (3DEST) pentru a procesa date meteorologice 3D complexe şi neuniforme. Utilizând o strategie de agregare ierarhică, temporală, modelul a fost antrenat pentru diferite intervale de prognoză, folosind intervale de 1 oră, 3 ore, 6 ore şi 24 de ore. Acest lucru a dus la o minimizare a cantităţii de iteraţii pentru a prezice o condiţie meteorologică la un anumit moment şi la o reducere a previziunilor eronate.

Pentru a antrena modelul pentru intervale de timp specifice, cercetătorii au rulat 100 de cicluri, folosind eşantioane orare de date meteorologice din perioada 1979-2021. Fiecare dintre submodelele care au rezultat a necesitat 16 zile de testare pe 192 de plăci grafice V100. Modelul Pangu-Weather poate acum să realizeze prognoze meteorologice globale pe 24 de ore în doar 1,4 secunde pe o placă grafică V100, adică o îmbunătăţire de 10.000 de ori, în comparaţie cu predicţia numerică tradiţională.

Explicând de ce echipa HUAWEI CLOUD AI a ales să se concentreze pe predicţiile meteorologice, Dr. Tian Qi, cercetător şef al HUAWEI CLOUD AI Field, membru IEEE şi academician al Academiei Internaţionale Eurasiatice de Ştiinţe, a explicat: ,,Previziunile meteorologice reprezintă unul dintre cele mai importante scenarii în domeniul calculului ştiinţific, deoarece predicţia meteorologică este un sistem foarte complex, însă este dificil să se acopere toate aspectele legate de cunoştinţele matematice şi fizice. Prin urmare, suntem încântaţi că cercetarea noastră a fost recunoscută de revista Nature. Modelele de inteligenţă artificială pot extrage legile statistice ale evoluţiei atmosferice din date masive. În prezent, Pangu-Weather finalizează, în principal, activitatea sistemului de prognoză, iar principala capacitate a sistemul este cea de a prezice evoluţia stărilor atmosferice. Scopul nostru final este de a construi următoarea generaţie de prognoză meteorologică, utilizând tehnologii de inteligenţă artificială pentru a consolida sistemele de prognoză existente ".

Comentând despre importanţa şi calitatea cercetării efectuate de HUAWEI CLOUD, academicienii de la prestigioasa revistă ştiinţifică Nature au explicat că Pangu-Weather nu numai că este foarte uşor de descărcat şi de rulat, dar poate fi implementat rapid chiar şi pe un computer de birou. ,,Acest lucru înseamnă că oricine din comunitatea meteorologică poate acum să ruleze şi să testeze aceste modele după cum doreşte. Este, fără doar şi poate, o oportunitate extraordinară pentru comunitate de a explora cât de bine prezice modelul anumite fenomene. Acest lucru va ajuta la progresul în domeniu". Un alt evaluator a declarant că: ,,Rezultatele în sine reprezintă un pas semnificativ dincolo de rezultatele anterioare. În opinia mea, această lucrare îi va face pe oameni să reconsidere cum ar putea arăta modelele de prognoză în viitor". În mai 2023, taifunul Mawar a atras atenţia lumii ca fiind cel mai puternic ciclon tropical al anului de până acum. Potrivit Administraţiei Meteorologice din China, Pangu-Weather a prezis, cu acurateţe, traiectoria taifunului Mawar cu cinci zile înainte ca acesta să îşi schimbe cursul în apele estice ale insulelor din Taiwan. În plus, pentru a avansa în mod continuu cu dezvoltarea tehnologiei, mediile de cloud stabile, suitele de lucru şi O&M corespunzătoare sunt, de asemenea, esenţiale.