Европейские ученые, которые предоставляют важные климатические данные промышленности и исследователям, заявили, что их следующий крупный прорыв в прогнозировании погоды будет сделан с помощью искусственного интеллекта.
Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды обращается к машинному обучению, чтобы структурировать растущие объемы информации, обрабатываемой со спутников и климатических станций. 10-летний план, опубликованный во вторник, прокладывает путь к сбору большего количества данных для фермеров и служб коммунальных услуг, которые полагаются на прогнозах ECMWF для принятия бизнес решений.
«Точность моделей земной системы способствует защите жизни и имущества на этой планете перед лицом изменения окружающей среды и климата», - заявила генеральный директор Флоренс Рабье. «Использование искусственного интеллекта и машинного обучения в ECMWF изменит правила игры в продолжении предоставления все большего количества данных и информации, которые будут доступны для всех и, что наиболее важно, могут быть практически использованы».
Повышение точности прогнозов погоды становится все более важным, поскольку мир пытается смягчить последствия изменения климата. Операторам сетей необходима своевременная информация о ветровых потоках и солнечной радиации, чтобы планировать подачу электричества. Данные о качестве воздуха и выбросах используются для принятия политических решений по управлению заторами и тарифам.
Стремление ECMWF к применению технологий искусственного интеллекта будет способствовать более широкой многомиллиардной программе Европейского Союза по созданию цифровой симуляции Земли. Инициатива могла бы производить свои первые цифровые двойные модели до конца этого десятилетия, сообщил агентству Bloomberg директор Европейского космического агентства генерал Джозеф Ашбахер ранее в этом месяце.
Согласно отдельному техническому отчету ECMWF, поворот к искусственному интеллекту и машинному обучению был встречен скептически со стороны некоторых ученых-климатологов, которые рассматривают эту технологию как «угрозу» своим областям исследований. Некоторых беспокоят подходы «черного ящика», которые не предлагают физического понимания лежащих в основе данных.
«В будущем будет все труднее различать ученых, работающих над машинным обучением, и ученых предметной области», - говорится в отчете. «Через 10 лет уже будет невозможно определить инструменты, которые изначально предназначались для приложений машинного обучения».
Подготовлено порталом Allinsurance.kz