Сотрудники Microsoft создали модель искусственного интеллека, способную с высокой точностью предсказывать природные катастрофы — от разрушительных тайфунов до токсичных песчаных штормов. Технология Aurora стала первой системой машинного обучения, которая обогнала специализированные метеорологические центры в прогнозе траекторий циклонов.
Разработка основана на концепции foundation model — масштабной нейронной сети, обученной на огромных массивах разнородной информации. Aurora изучила более миллиона часов данных со спутников, радаров, метеостанций и климатических симуляций. По заявлению создателей, это крупнейший архив атмосферной информации, когда-либо использованный для тренировки ИИ-системы прогнозирования.
Ключевое преимущество платформы — универсальность. В отличие от узкоспециализированных алгоритмов, Aurora сначала осваивает общие закономерности климата, а затем адаптируется под конкретные задачи через дообучение. Такой подход позволяет системе предсказывать не только погоду, но и качество воздуха, высоту океанских волн, траектории ураганов.
При тестировании Aurora точно спрогнозировала место падения тайфуна Доксури на Филиппины за четыре дня до события, тогда как официальный прогноз указывал на Тайвань. В сезоне 2022−2023 годов система превзошла семь ведущих метеоцентров мира по точности предсказания траекторий всех тропических циклонов.
Особенно значимы достижения в прогнозе загрязнения атмосферы. В июне 2022 года разрушительная песчаная буря обрушилась на Ирак, отправив тысячи людей в больницы и закрыв аэропорт Багдада. Aurora предсказала это бедствие за сутки, используя при этом минимальные вычислительные ресурсы по сравнению с традиционными методами моделирования качества воздуха.
Благодаря специальной архитектуре энкодера Aurora генерирует прогнозы за секунды, работая примерно в 5000 раз быстрее классических суперкомпьютерных систем, которым требуются часы для аналогичных расчетов. При этом операционные расходы значительно ниже после завершения первоначального обучения.
Уникальность подхода заключается в том, что разработчики не ограничивали систему жесткими правилами взаимодействия переменных. Вместо этого глубокая нейронная сеть самостоятельно выявляет наиболее полезные закономерности, что объясняет высокую точность прогнозов.
Microsoft открыла исходный код и веса модели для научного сообщества, что должно ускорить развитие области атмосферного прогнозирования. Система уже доступна через платформу Azure ИИ Foundry Labs и интегрирована в MSN Weather для предоставления более точных почасовых прогнозов.
Также в этом месяце стало известно, что Китай строит систему моделирования океана. Рассказали о ней в статье.
