Как лучше прогнозировать погоду: частные компании и ИИ меняют погодный бизнес

Пожарный наблюдает и устанавливает контролируемый поджог, когда кроличий пожар опалил более 7500 акров в Морено-Вэлли, округ Риверсайд, Калифорния, 15 июля 2023 года.

Маттео дель Аква должен кричать, чтобы его услышали. Машинное отделение номер пять в центре обработки данных Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды в Болонье содержит ряд двигателей, каждый из которых вращает трехтонный маховик.

В случае отключения электричества маховики — и те, что в четырех других комнатах в других частях здания — имеют достаточный импульс, чтобы поддерживать работу новейшего суперкомпьютера ECMWF до тех пор, пока не включатся резервные дизельные генераторы.

У этих генераторов топлива на три дня. Более продолжительное отключение означало бы катастрофу.

Погода влияет на военные кампании и сбор урожая, спортивные матчи и цепочки поставок.

Потеря доступа к самому надежному в мире прогнозу погоды резко снизит предвидение и готовность более чем 35 стран, НАТО, по крайней мере одного космического агентства и очень многих исследовательских институтов и предприятий. Операция должна работать постоянно.

«Это действительно критично».

Дата-центр в Болонье является мозговым центром деятельности ECMWF. Каждый день производится 800 млн. наблюдений со спутников, океанских буев, наземных метеостанций, воздушных шаров и самолетов.

Помимо подготовки к отключению электроэнергии, существуют планы на случай наводнений и пожаров. Вода из двух внешних башен постоянно циркулирует, охлаждая электронику.

Снаружи, однако, охлаждения не хватает. В течение последних двух недель большую часть Европы охватила суровая жара.

Болонья была одним из 23 итальянских городов, объявленных «красной тревогой». Несколько стран побили температурные рекорды; пожары охватили всю Грецию и Канарские острова.

Изнуряющая жара также охватила большие территории Америки и Азии. Согласно оценкам, опубликованным Университетом штата Мэн, 6 июля была зафиксирована самая высокая средняя глобальная температура воздуха, когда-либо зарегистрированная на Земле.

В других местах погода принесла иные страдания.

Проливные дожди в Южной Корее, Индии и на восточном побережье Америки унесли жизни десятков человек.

Ученые-климатологи считают, что волны тепла стали гораздо более вероятными из-за изменения климата. Прогнозы погоды заблаговременно предупреждали страны, и эта работа будет становиться еще более важной по мере дальнейшего потепления на планете.

Правительства инвестируют в более крупные и совершенные модели прогнозирования. К ним присоединяются частные фирмы, производящие специализированные прогнозы для бизнеса меньшего масштаба, а также технологические фирмы, делающие ставку на то, что искусственный интеллект может произвести революцию в этой области.

Современное прогнозирование погоды обязано своим существованием появлению цифровых компьютеров в 1960-х и 1970-х годах. С тех пор он неуклонно улучшался (см. диаграмму).

Всемирная метеорологическая организация (ВМО), подразделение Организации Объединенных Наций, считает, что пятидневный прогноз сегодня так же точен, как двухдневный прогноз четверть века назад.

Облачные вычисления.
Большая часть этих улучшений связана с более мощными компьютерами.

Прогнозы погоды работают, разрезая мир на сетку трехмерных блоков. Каждая заполнена температурой, давлением воздуха, скоростью ветра и т.п., а эволюция системы моделируется путем шлифовки огромного количества вычислений.

Лучшие компьютеры позволяют создавать более точные модели. Точно так же, как цифровая фотография с высоким разрешением выглядит более реалистично, чем крупнозернистая, использование сетки меньшего размера помогает приблизить модель к реальному миру.

Например, глобальная модель ECMWF с самым высоким разрешением делит земной шар на квадраты площадью 9 квадратных километров по сравнению с 16 километрами в 2016 году и разделяет атмосферу по вертикали более чем на 100 слоев.

Меньшие сетки также позволяют моделям воссоздавать больше того, что происходит в реальной погоде. Например, «глубокие конвективные облака» образуются, когда горячий воздух поднимается вверх.

Они могут вызывать сильный дождь, град и даже торнадо, но, как правило, не могут быть решены с помощью сетки размером более 5 км. Вместо этого модели представляли их с помощью временного кода, который действует как упрощенная замена.

Но меньшие сетки имеют высокую цену. Уменьшение вдвое горизонтального размера сетки означает, что для покрытия заданной области требуется в четыре раза больше блоков и в четыре раза больше вычислений.

Один из вариантов — обменять разрешение на местоположение. Самое точное предложение от Национального управления океанических и атмосферных исследований в Америке, например, использует квадратные ячейки сетки 3 км, но охватывает только Северную Америку. Вычислительная техника, тем временем, продолжает совершенствоваться.

Самый быстрый компьютер в мире — Frontier, установленный в Национальной лаборатории Ок-Ридж в штате Теннесси. Используя его, ученые ECMWF смогли поэкспериментировать с запуском всемирной модели с разрешением в 1 км.

Но какими бы мощными ни были компьютеры, существует предел того, насколько далеко вперед может заглянуть численный прогноз. Атмосфера — это то, что математики называют «хаотической системой», чрезвычайно чувствительной к исходным условиям. Небольшое начальное изменение температуры или давления может в течение нескольких дней привести к резкому изменению погоды.

Поскольку ни одно измерение не может быть абсолютно точным, эту проблему не решить никакими вычислительными мощностями.

В 2019 году американские и европейские ученые обнаружили, что даже самые незначительные изменения в моделировании приводят к сильно расходящимся прогнозам повседневной погоды примерно через 15 дней.

«Кажется, это предел, установленный природой». «Это не имеет ничего общего с нашими технологическими возможностями».

Частные прогнозы.
ВМО считает, что численное прогнозирование приблизится к этому теоретическому пределу где-то к 2050 году. Но тем временем остается много возможностей для улучшения.

В настоящее время ecmwf составляет точные прогнозы погоды на каждый день — это означает, что он может предсказывать такие вещи, как температура и время дождя, плюс-минус пару градусов или часов — по всему миру как минимум на неделю вперед. Иногда он успешно предсказывал определенные крупные события, такие как ураганы, на срок до десяти дней.

Но большие глобальные или региональные прогнозы — не единственная игра в городе. Существует также растущий спрос на более быстрые или более конкретные прогнозы, чем те, которые могут быть предоставлены государственными учреждениями (которые, в основном финансируемые налогоплательщиками, как правило, производят то, что будет наиболее полезным для большинства людей). Частные компании заполняют пробелы.

Например, в 2016 году американская компьютерная компания IBM купила Weather Company, которая специализировалась на комбинировании различных правительственных моделей, примерно за 2 миллиарда долларов. (Скептики шутили, что IBM инвестировала в облако не того типа.)

В течение года фирма начала продавать бизнесу «гиперлокальные» прогнозы, предназначенные для предсказания погоды в небольшой области на период от двух до 12 часов вперед.

К 2020 году, по данным Comscore, американской медиа-аналитической фирмы, IBM стала крупнейшим поставщиком прогнозов погоды в мире.

Успех фирмы частично связан с ее свободой выбора собственных приоритетов. Прогнозирование погоды всего на несколько часов вперед значительно сокращает количество необходимых вычислений.

Это позволило фирме разработать глобальную модель с разрешением 3 км, которая выдает новый прогноз один раз в час.

(Глобальная модель высокого разрешения ECMWF, напротив, выдает новый прогноз каждые шесть часов.)

Наряду со своей собственной моделью Weather Company по-прежнему поглощает данные прогнозистов по всему миру, финансируемых государством.

Это раскрывает еще одно преимущество частного сектора. Некоторые национальные и международные агентства, включая Метеорологическое бюро Великобритании и ЕЦМВФ, могут взимать плату с предприятий, использующих их продукцию. Но все обязаны сделать их доступными. Трубопровод не должен течь в другом направлении.

В последние годы частные предложения стали еще более конкретными. Компании все больше осознают, как погода влияет на их работу. Например, производители ветровой и солнечной энергии, а также электрические сети, к которым они подключены, полагаются на знание того, что будет с погодой в ближайшие несколько часов.

Другие приложения менее очевидны.

Deliveroo, фирма по доставке еды, знает, что она должна учитывать влияние дождя на движение транспорта при разработке самого быстрого способа перевозки тайского блюда из одной части города в другую.

Meteomatics, швейцарская фирма, основанная в 2012 году, позволяет своим клиентам обрабатывать данные из ряда источников таким образом, который соответствует их потребностям, например «уменьшать масштаб» выходных данных числовой модели, формируя ее в соответствии с местной топографией.

Эти клиенты все чаще хотят передавать эти данные непосредственно в свои собственные алгоритмы.

Трейдеры энергии, например, прогнозируют цены на газ, исходя из того, сколько ветра или солнечного света вокруг для производства энергии ветра или солнца.

Метеоматика также стремится заполнить пробелы в данных наблюдений за местами, которые интересуют их клиентов. С этой целью она использует собственный парк беспилотных летательных аппаратов с датчиками.

В мае Tomorrow.io, американская компания, основанная в 2015 году, начала запускать спутники, которые также предназначены для того, чтобы помочь закрыть дыры в данных по всему миру.

Однако ее основной продукт — программное обеспечение для «метеоинформации», которое превращает прогнозы в инструкции.

Фонд Билла и Мелинды Гейтс, одна из крупнейших в мире благотворительных организаций, использует компанию для отправки текстовых сообщений фермерам в странах Африки к югу от Сахары, советуя им, когда лучше сажать урожай.

Частные игроки утверждают, что их участие выгодно для всех. В богатых странах гораздо больше метеостанций, чем в бедных (см. карту).

За пределами Америки, Западной Европы, Японии и Австралии, а также нескольких других стран национальные метеорологические службы отстают на десятилетия.

Некоторые агентства богатых стран помогают другим странам — например, Метеорологическое бюро работает с правительствами Индии, Южной Африки и нескольких стран Юго-Восточной Азии.

Тем не менее, многие страны просто не могут позволить себе качественные прогнозы, которые могли бы помочь им адаптироваться к изменяющемуся климату.

Спутники Tomorrow.io призваны предоставить странам доступ к улучшенной погодной инфраструктуре без необходимости создавать ее с нуля.

Солнечно, возможен ИИ.
Частные компании также были в авангарде попыток найти новые, менее трудоемкие способы прогнозирования погоды. Многие сосредотачиваются на машинном обучении, типе искусственного интеллекта (ИИ), который ищет закономерности в больших кучах данных.

Американский стартап Salient использует искусственный интеллект, обученный распознавать закономерности в исторических данных, для создания прогнозов в сезонном масштабе, а не в течение нескольких дней или недель. В число ее клиентов входит Zurich Insurance Group, которая надеется получать ранние предупреждения об экстремальных погодных условиях, с которыми ...

Окончание статьи здесь.

Оригинал статьи

Еще по теме:

Прогнозирование погоды зашло далеко. Его будущее еще ярче. Чтобы максимально использовать его потенциал, необходимо сделать три вещи.

P.S. Подпишись на канал ГлавИнформ —  ГИБбон  — о том как экономика, политика и технологии влияют на нашу жизнь.