Разработка требует на треть меньше расчетных сценариев, чем зарубежные аналоги, при этом качество прогнозирования оказывается выше
Китайские исследователи создали систему ансамблевого прогнозирования тайфунов на основе искусственного интеллекта. Она не только рассчитывает вероятные маршруты движения циклонов, но и выявляет физические причины их отклонений. Об этом сообщает «Кэцзи Жибао», партнер TV BRICS.
Новая система получила название FuXi-CNOPs. Разработка представлена учеными из Института физики атмосферы Китайской академии наук и других исследовательских организаций.
Ансамблевый прогноз означает, что система выдает не один вариант траектории тайфуна, а набор возможных путей. Международные аналоги для этого используют 51 сценарий. FuXi-CNOPs обходится 31 сценарием, при этом качество прогнозирования оказывается выше.
Ученые встроили в архитектуру ИИ метод, который они называют «ортогональные условно-нелинейные оптимальные возмущения». Как пояснил автор исследования, профессор Дуань Ваньсо, этот подход позволяет выявить главные источники неопределенности, которые ведут к ошибкам в расчете пути тайфуна.
«Простыми словами, система выдает не просто "черный ящик" с итоговым результатом, а раскрывает стоящие за ним физические механизмы», – отметил профессор.
Исследование показало, что ошибки в прогнозе чаще всего возникают в трех зонах: в центре тайфуна, в его дождевых полосах и в местах, где тайфун сталкивается с потоками воздуха от субтропического антициклона.
Эффективность системы проверили в ходе сравнительных экспериментов. Было проанализировано 62 случая тайфунов и проведена 91 серия ансамблевых расчетов. На интервалах до 24 часов качество прогноза оказалось сопоставимо с показателями ведущих мировых систем. Однако на отрезках от 24 до 120 часов преимущество FuXi-CNOPs стало заметным и нарастало со временем: максимальное снижение ошибки траектории достигло 32,33 процента.
Особенно существенный прогресс зафиксирован в оценке неопределенности прогноза. Здесь точность повысилась вплоть до 29,2 процента.
По словам профессора Дуань Ваньсо, система преодолевает ограничение чистых статистических моделей, которые фиксируют результат, но не объясняют его причин. Он добавил, что разработка открывает путь к созданию таких интеллектуальных прогностических систем, работу которых можно интерпретировать и которым можно доверять.
ПО ТЕМЕ
DIGITAL WORLD
Медиацентр БРИКС+