Microsoft представила open-source-инструмент на основе машинного обучения, который исправляет систематические ошибки существующих моделей погоды. Метод под названием Probabilistic Bias Correction (PBC) позволяет службам получать более надёжные прогнозы на срок от двух до шести недель. Он работает на обычных процессорах, а не на суперкомпьютерах или мощных графических процессорах.
Как PBC улучшает прогнозы
PBC выявляет типичные ошибки погодной модели — например, склонность предсказывать более низкие температуры из-за того, что модель обучалась на устаревших климатических данных, — и корректирует результат. В ходе испытаний метод повысил точность физической модели Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) для 98 % показателей осадков и 92 % показателей температуры. Он также вдвое повысил точность более новой системы прогнозирования ECMF на основе ИИ.
Почему это важно
Благодаря тому, что программа не требует больших вычислительных ресурсов и распространяется бесплатно, её могут использовать небольшие метеослужбы, особенно в развивающихся регионах, не тратясь на дорогостоящее оборудование. Более точные прогнозы на средний срок дают фермерам больше времени на защиту урожая, а экстренным службам помогают готовиться к опасным погодным явлениям.
Почему это важно
Для обычных людей более точные прогнозы за две–шесть недель могут означать более ранние предупреждения о штормах или засухах, давая фермерам и местным властям больше времени на подготовку. Низкая стоимость инструмента и открытый исходный код означают, что он может стать доступен и в регионах, которым раньше не хватало вычислительных мощностей для работы с продвинутыми погодными моделями.
