Новая модель искусственного интеллекта показала свою эффективность в выявлении и отслеживании тропических восточных волн — скоплений облаков и ветра, которые могут перерасти в мощные ураганы.
Учёный и ураган Катрина
Восьмилетний Уилл Даунс и его семья спасались от разбушевавшейся стихии посреди ночи. Они собрали самое необходимое и отправились на ферму родственников в западной Луизиане.
«Домик в лесу», — вспоминал Даунс о месте, где он и его семья укрылись от урагана Катрина. «Тогда я думал, что это самое крутое место в мире, где можно искать убежища, и, определённо, так оно и оказалось».
Дома, в Новом Орлеане, ситуация была хуже. Под натиском мощного штормового нагона Катрины десятки дамб были разрушены, оставив большую часть города-полумесяца под водой.
Дом Даунса пострадал незначительно. Но после урагана Катрина и последующих штормов, обрушившихся на Луизиану, его любопытство к ураганам начало расти.
«Особенно после того, как в 2012 году налетел ураган Исаак первой категории, я начал страстно следить за штормами, используя онлайн-платформы и погодные модели для изучения и отслеживания их перемещений», — говорит Даунс.
Учёба и исследования
Сегодня, будучи аспирантом в Школе морских, атмосферных и земных наук Университета Майами, Даунс изучает тонкости циклогенеза — процесса, в ходе которого формируются и усиливаются ураганы. И для этого он использует относительно новый инструмент в прогнозировании погоды: искусственный интеллект.
Используя уникальную методику, он разработал модель искусственного интеллекта, которая отслеживает тропические восточные волны по мере их перемещения через Атлантический океан.
Тропические восточные волны часто берут начало у побережья Африки. Это скопления облаков и ветра, которые могут простираться на несколько сотен миль.
«Они проходят через Карибское море каждые несколько дней летом и осенью, и большинство из них со временем затухают, оказывая максимальное воздействие в виде локальных осадков и порывистого ветра», — объясняет Даунс. «Но некоторые из этих волн перерастают в тропические штормы и ураганы, как это было с ураганом Иан в 2022 году».
По словам Даунса, около 70% атлантических тропических циклонов возникают из тропических восточных волн.
Разработка модели
Для создания модели Даунс использовал исторические данные о погоде, собранные метеорологами в Отделе тропического анализа и прогнозирования Национального центра ураганов (TAFB). Эти данные, которые метеорологи записывали в подробных отчётах, включали местоположение тропических восточных волн в Карибском море за последние несколько десятилетий.
Затем он объединил эти исторические наблюдения с данными повторного анализа прошлых погодных и климатических условий, обучив свою модель искусственного интеллекта точно обнаруживать не только тропические восточные волны, но и важные погодные явления, такие как зона межтропической конвергенции — пояс низкого давления вблизи экватора, где сходятся пассаты Северного и Южного полушарий — и муссонный желоб в тропической части Северной Атлантики и восточной части северной части Тихого океана.
Роль искусственного интеллекта в прогнозировании погоды
Эйдан Махони, аспирант в области атмосферных наук в Школе Розенштиля, который проходит стажировку в Национальном центре ураганов через программу Pathways Национального управления океанических и атмосферных исследований, сыграл жизненно важную роль в проекте, помогая Даунсу разобраться в анализе тропических волн и предоставляя ему исторические данные TAFB.
«Моя вспомогательная роль в этом сотрудничестве началась со случайного разговора об анализе тропических волн в TAFB», — говорит Махони. «Уилл с самого начала знал, что хочет обучить трекер на проанализированных TAFB позициях тропических волн. Он пришёл ко мне с коротким вопросом о методах анализа TAFB, который превратился в первый из многих долгих обсуждений о сложностях анализа и динамики тропических волн. И Уилл развил экспертное понимание тренировочных данных и проанализированных TAFB позиций, что позволило ему создать наилучшую версию трекера».
Гранты и публикации
Грант Национального научного фонда, а также стипендия проректора по междисциплинарным вычислениям помогли реализовать модель машинного обучения Даунса. Его исследование, посвящённое модели, будет представлено в предстоящем выпуске «Ежемесячного обзора погоды» Американского метеорологического общества.
Даунс потратил последние два года на разработку и тестирование модели, добившись удивительно точных результатов. И в этом году синоптики в Национальном центре ураганов получили доступ к трекеру волн Даунса в режиме реального времени.
«Он захватил волны там, где они, кажется, должны были быть, и не генерирует много ложных результатов», — говорит Шаран Маджумдар, профессор атмосферных наук в Школе Розенштиля и научный руководитель Даунса.
По словам Маджумдара, надёжные данные, получаемые с помощью модели Даунса, помогут исследователям «более эффективно изучать поведение этих волн в диапазоне от слабых скоплений облаков до развивающихся тропических циклонов».
Это лишь один пример того, как искусственный интеллект и машинное обучение всё чаще используются в прогнозировании погоды и климата.
«Модели искусственного интеллекта по сути дополняют текущие физические модели», — говорит Маджумдар. «Модели искусственного интеллекта для таких показателей, как траектория урагана и другие атмосферные показатели в более крупных масштабах, показали себя очень хорошо и даже демонстрируют больше навыков, чем физические модели. Но есть много вещей, например, интенсивность урагана и сильные грозы, где модели, основанные на физике, всё ещё, вероятно, превосходят. Нужно будет обучить модели искусственного интеллекта с помощью информации из физических моделей, так что между ними установится симбиотическая связь».
С учётом того, что в этом всё ещё молодом сезоне ураганов уже сформировалось три тропических циклона, Даунс внимательно следит за Атлантикой, надеясь, что его модель искусственного интеллекта для отслеживания тропических восточных волн поможет синоптикам. Он хочет продолжать использовать вычисления, чтобы помочь решить некоторые из самых серьёзных проблем, которые остаются в прогнозировании штормов.
«Моя модель искусственного интеллекта обеспечивает большую гибкость, поскольку она может обнаруживать различные закономерности, определять различную силу и типы тропических волн, используя множество встроенных слоёв», — говорит он. «Но в масштабах общих прогнозов штормов нам ещё предстоит многому научиться».
Источник: Университет Майами.