Революционная разработка, получившая название Deep Learning Earth SYstem Model (DLESyM — «Модель системы Земли на основе глубокого обучения») бросает вызов традиционным подходам к климатическому прогнозированию. Обычные модели, работающие на энергоемких суперкомпьютерах в крупных научных центрах, требуют для выполнения аналогичной задачи около 90 дней. Новая же модель ИИ справляется с ней за 12 часов на стандартном процессоре, что демонстрирует не только беспрецедентную скорость, но и значительно меньший углеродный след.
Разработка модели велась под руководством профессора Дейла Дюррана и аспиранта Натаниэля Крессвелла-Клея. Их ключевым нововведением стало объединение двух нейронных сетей: одна отвечает за моделирование атмосферы, а другая — океана. Хотя такой подход известен в традиционном моделировании, его успешная реализация в рамках полностью искусственного интеллекта осуществлена впервые. Океаническая модель обновляет данные каждые четыре дня из-за медленной изменчивости температуры моря, а атмосферная — каждые 12 часов.
Парадоксальным образом модель, обученная на данных с 1979 года для составления однодневных прогнозов, самостоятельно научилась фиксировать сезонную и межгодовую изменчивость, что раньше считалось невозможным из-за недостатка исторических данных по сезонам. Эффективность DLESyM была проверена в сравнении с ведущими мировыми физическими моделями проекта CMIP6, которые используются Межправительственной группой экспертов по изменению климата (МГЭИК). Новая модель показала лучшие результаты в прогнозировании тропических циклонов и индийского муссона, а в средних широтах не уступила аналогам в отображении месячной изменчивости и таких сложных явлений, как атмосферное блокирование.
Новая разработка позволяет точнее определять, является ли то или иное экстремальное погодное событие, будь то наводнение, засуха или ураган, проявлением естественной изменчивости климата или же следствием его глобального изменения. Более того, модель является общедоступной. Любой исследователь может скачать ее и проводить сложные климатические эксперименты без необходимости доступа к дорогостоящим суперкомпьютерным мощностям.
Ранее NASA обнаружило скрытую причину штормов.
