Inscrie-te la cursul: Cum iti deschizi un magazin online pas cu pas

  • Acasă
  • Vremuri Bune
  • Revista stiintifica Nature publica o lucrare despre Pangu Weather, sistemul Huawei CLOUD revolutionar de prognoza meteo, bazat pe inteligenta artificiala

Revista stiintifica Nature publica o lucrare despre Pangu Weather, sistemul Huawei CLOUD revolutionar de prognoza meteo, bazat pe inteligenta artificiala

București, 12 iulie, 2023: HUAWEI CLOUD anunță că o lucrare despre Pangu Weather, sistemul său revoluționar de prognoză meteo, bazat pe inteligență artificială, a fost publicată de Nature, una dintre cele mai importante reviste științifice din lume.

În comparație cu modelul tradițional, acesta prezintă performanțe puternice, precum predicție în ceea ce privește viteza și acuratețea transmiterii datelor. Lucrarea, intitulată Accurate medium-range global weather forecasting with 3D neural networks (https://www.nature.com/articles/s41586-023-06185-3) oferă verificări independente ale acestor capacități.

Publicația menționează 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 inteligență artificială și pe învățare profundă, utilizând 43 de ani de colectare a datelor, a apărut în revista prestigioasa pe 5 iulie 2023.

Pangu-Weather –primul model de predicție AI cu capacitate de precizie superioară

Pangu-Weather contestă presupunerile anterioare conform cărora acuratețea previziunilor meteorologice cu ajutorul inteligenței artificiale este inferioară previziunilor numerice tradiționale. Odată cu dezvoltarea rapidă a puterii de calcul din ultimii 30 de ani, acuratețea calculelor pentru prognozele meteorologice s-a îmbunătățit semnificativ, oferind avertizări în caz de dezastre extreme și de schimbări climatice și previziuni în legătură cu schimbările climatice. Cu toate acestea, metoda rămâne, în continuare, consumatoare de timp. Pentru a îmbunătăți viteza de predicție, cercetătorii au explorat modalitățile de utilizare a metodelor de învățare profundă. Cu toate acestea, precizia previziunilor, bazate pe inteligență artificială, pentru previziuni pe termen mediu și lung, a rămas inferioară previziunilor numerice. Inteligența artificială a fost, în mare parte, incapabilă în a prezice vremea extremă și neobișnuită, 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 Situațiilor de Urgență. Cu cât avertizările pot fi trimise mai devreme, cu atât este mai ușor să fie luate măsuri adecvate de prevenție. Datorită vitezei lor, sistemele de prognoză meteo cu inteligență artificială au fost atractive, dar au fost lipsite de precizie. În primul rând, sistemele de prognoză meteo, cu inteligență artificială existente se bazează pe rețele 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.

Cum abordează Pangu-Weather aceste provocări

În timpul testelor științifice, modelul Pangu-Weather a demonstrat o precizie superioară în comparație cu metodele tradiționale de predicție numerică pentru previziuni de la 1 oră la 7 zile, cu o creștere a vitezei de predicție de 10.000 de ori. Modelul poate prezice, cu precizie, în câteva secunde caracteristici meteorologice de finețe, inclusiv umiditatea, viteza vântului, temperatura și presiunea la nivelul mării.

Modelul utilizează o arhitectură 3D Earth-Specific Transformer (3DEST) pentru a procesa date meteorologice 3D complexe și 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 și 24 de ore. Acest lucru a dus la o minimizare a cantității de iterații pentru a prezice o condiție meteorologică la un anumit moment și la o reducere a previziunilor eronate.

Pentru a antrena modelul pentru intervale de timp specifice, cercetătorii au rulat 100 de cicluri, folosind eșantioane 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 îmbunătățire de 10.000 de ori, în comparație cu predicția numerică tradițională.

Explicând de ce echipa HUAWEI CLOUD AI a ales să se concentreze pe predicțiile meteorologice, Dr. Tian Qi, cercetător șef al HUAWEI CLOUD AI Field, membru IEEE și academician al Academiei Internaționale Eurasiatice de Științe, a explicat: ,,Previziunile meteorologice reprezintă unul dintre cele mai importante scenarii în domeniul calculului științific, deoarece predicția meteorologică este un sistem foarte complex, însă este dificil să se acopere toate aspectele legate de cunoștințele matematice și fizice. Prin urmare, suntem încântați că cercetarea noastră a fost recunoscută de revista Nature. Modelele de inteligență artificială pot extrage legile statistice ale evoluției 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 evoluția stărilor atmosferice. Scopul nostru final este de a construi următoarea generație de prognoză meteorologică, utilizând tehnologii de inteligență artificială pentru a consolida sistemele de prognoză existente “.

Comentând despre importanța și calitatea cercetării efectuate de HUAWEI CLOUD, academicienii de la prestigioasa revistă științifică Nature au explicat că Pangu-Weather nu numai că este foarte ușor de descărcat și de rulat, dar poate fi implementat rapid chiar și pe un computer de birou. ,,Acest lucru înseamnă că oricine din comunitatea meteorologică poate acum să ruleze și să testeze aceste modele după cum dorește. Este, fără doar și 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 atenția lumii ca fiind cel mai puternic ciclon tropical al anului de până acum. Potrivit Administrației Meteorologice din China, Pangu-Weather a prezis, cu acuratețe, traiectoria taifunului Mawar cu cinci zile înainte ca acesta să își 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 și O&M corespunzătoare sunt, de asemenea, esențiale.

Lasă un răspuns