Mô hình khí tượng thể hiện hiệu suất mạnh mẽ so với các phương pháp dự báo thời tiết truyền thống về tốc độ và độ chính xác
THÂM QUYẾN, Trung Quốc, 7/7/2023 /PRNewswire/ — ĐÁM MÂY HUAWEI đã thông báo rằng một bài báo về Mô hình trí tuệ nhân tạo khí tượng Pangu đột phá của họ đã được xuất bản bởi Nature, một trong những tạp chí khoa học hàng đầu thế giới.
Ấn phẩm đánh dấu lần đầu tiên nhân viên của một công ty công nghệ Trung Quốc là tác giả duy nhất của một bài báo đăng trên tạp chí Nature, theo Nature Index. Bài báo mô tả cách phát triển hệ thống dự báo thời tiết AI toàn cầu chính xác dựa trên học sâu sử dụng dữ liệu của 43 năm, đã được đăng trên tạp chí danh tiếng vào ngày 5 tháng 7 năm 2023.
Pangu-Weather là mô hình dự báo AI đầu tiên có độ chính xác cao hơn so với các phương pháp dự báo thời tiết số truyền thống. Mô hình này tăng tốc độ dự báo lên 10.000 lần, giảm thời gian dự báo thời tiết toàn cầu xuống chỉ còn vài giây. Bài báo có tiêu đề “Dự báo thời tiết toàn cầu tầm trung chính xác với mạng thần kinh 3D” cung cấp bằng chứng độc lập để chứng minh khả năng của mô hình này.
Pangu-Weather thách thức các giả định trước đây rằng độ chính xác của các mô hình dự báo thời tiết AI kém hơn so với các dự báo số truyền thống. Mẫu do nhóm thực hiện ĐÁM MÂY HUAWEI được phát triển là mô hình dự báo AI đầu tiên có độ chính xác cao hơn so với các phương pháp dự báo số truyền thống.
Với sự phát triển nhanh chóng của sức mạnh tính toán trong 30 năm qua, độ chính xác của dự báo thời tiết số đã được cải thiện đáng kể, cung cấp dự báo về các thảm họa cực đoan cũng như biến đổi khí hậu. Nữ hoàng. Tuy nhiên, phương pháp này vẫn mất nhiều thời gian. Để cải thiện tốc độ dự đoán, các nhà nghiên cứu đã khám phá cách sử dụng các phương pháp học sâu. Tuy nhiên, độ chính xác của mô hình dự báo dựa trên AI trong trung và dài hạn vẫn còn hạn chế so với dự báo kỹ thuật số. AI gần như không thể dự đoán các hiện tượng thời tiết cực đoan và bất thường như bão.
Có khoảng 80 cơn bão trên thế giới mỗi năm. Theo dữ liệu từ Bộ Quản lý Khẩn cấp Trung Quốc, thiệt hại kinh tế trực tiếp do bão gây ra trong năm 2022 là 5,42 tỷ nhân dân tệ. Các cảnh báo được gửi đi càng sớm thì phản hồi sẽ càng dễ dàng và tốt hơn.
Nhờ tốc độ dự báo, các mô hình dự báo thời tiết AI nhận được nhiều sự chú ý nhưng lại thiếu độ chính xác vì hai lý do. Đầu tiên, các mô hình dự báo khí tượng AI hiện tại dựa trên mạng thần kinh 2D và không thể xử lý tốt dữ liệu khí tượng 3D không đồng đều. Thứ hai, dự báo thời tiết tầm trung có thể gặp lỗi dự báo tích lũy khi mô hình được áp dụng quá nhiều lần.
Cách Pangu-Weather giải quyết những thách thức này
Trong các thử nghiệm khoa học, mô hình Pangu-Weather đã được chứng minh là chính xác hơn các phương pháp dự báo số truyền thống đối với các dự báo từ 1 giờ đến 7 ngày, với tốc độ dự báo nhanh gấp đôi. 10.000 lần. Mô hình có thể dự báo chính xác trong vòng vài giây về các đặc điểm khí tượng chi tiết bao gồm độ ẩm, tốc độ gió, nhiệt độ và áp suất mực nước biển.
Mô hình này sử dụng kiến trúc 3D Earth-Specific Transformer (3DEST) để xử lý dữ liệu khí tượng 3D không đồng nhất phức tạp. Sử dụng chiến lược tổng hợp theo thứ bậc và theo thời gian, mô hình đã được đào tạo cho các khoảng thời gian dự báo khác nhau bằng cách sử dụng các khoảng thời gian như 1 giờ, 3 giờ, 6 giờ và 24 giờ. Điều này làm giảm số lần lặp lại khi dự báo các điều kiện khí tượng tại một thời điểm cụ thể và giảm số lần dự đoán sai.
Để đào tạo mô hình cho các khoảng thời gian cụ thể, các nhà nghiên cứu đã đào tạo 100 kỷ nguyên (chu kỳ) bằng cách sử dụng các mẫu dữ liệu thời tiết hàng giờ từ năm 1979-2021. Mỗi mô hình phụ cần 16 ngày đào tạo trên 192 card đồ họa V100. Pangu-Weather Model hiện có thể hoàn thành dự báo thời tiết toàn cầu trong 24 giờ chỉ trong 1,4 giây trên card đồ họa V100, nhanh hơn 10.000 lần so với dự báo số truyền thống.
Giải thích tại sao đội HUAWEI ĐÁM MÂY AI đã chọn tập trung vào lĩnh vực dự báo thời tiết, Tiến sĩ Tian Qi, Giám đốc khoa học của lĩnh vực này HUAWEI ĐÁM MÂY AIThành viên IEEE và Viện sĩ của Viện Hàn lâm Khoa học Á-Âu Quốc tế, giải thích “Dự báo thời tiết là một trong những kịch bản quan trọng trong lĩnh vực điện toán khoa học bởi vì dự báo khí tượng là một hệ thống rất phức tạp và khó bao hàm tất cả các khía cạnh kiến thức của chúng ta về toán học và vật lý, vì vậy chúng ta rất vui khi nghiên cứu của chúng ta đã được công nhận trên tạp chí Nature. Hiện tại, Pangu-Weather chịu trách nhiệm chính về công việc của hệ thống dự báo và có nhiệm vụ chính là dự đoán diễn biến của các điều kiện thời tiết. Mục tiêu cuối cùng của chúng ta là xây dựng khung dự báo thời tiết thế hệ tiếp theo sử dụng công nghệ AI để cải thiện các hệ thống dự báo hiện có.”
Nhận xét về tầm quan trọng và chất lượng của nghiên cứu ĐÁM MÂY HUAWEI, các nhà phê bình học thuật từ tạp chí Nature giải thích rằng Pangu-Weather không chỉ dễ tải xuống và sử dụng mà còn hoạt động nhanh chóng ngay cả trên máy tính để bàn. Điều này có nghĩa là bất kỳ ai trong cộng đồng khí tượng giờ đây đều có thể chạy và kiểm tra các mô hình này theo ý muốn. Thật là một cơ hội tuyệt vời cho cộng đồng để khám phá chất lượng của việc lập mô hình cho các hiện tượng thời tiết cụ thể. Nó cũng góp phần vào sự phát triển của lĩnh vực này. Một người đánh giá khác lưu ý rằng bản thân kết quả là một bước tiến quan trọng so với kết quả trước đó. Công việc này sẽ buộc chúng ta phải đánh giá lại các mô hình dự đoán tiềm năng trong tương lai.
Vào tháng 5 năm 2023, cơn bão Mawar đã thu hút sự chú ý của thế giới với tư cách là cơn bão nhiệt đới mạnh nhất trong năm cho đến nay. Theo Cục Khí tượng Trung Quốc, Pangu-Weather đã dự đoán chính xác đường đi của Mawar 5 ngày trước khi cơn bão đổi hướng ở vùng biển phía đông quần đảo Đài Loan.
Ngoài ra, để liên tục nâng cấp các mô hình dự báo thời tiết AI hàng đầu, môi trường đám mây ổn định, tập hợp công việc phù hợp và các cơ sở trung tâm dữ liệu vận hành và bảo trì (O&M) cũng là những yếu tố quan trọng. Yếu tố thiết yếu.
NGUỒN ĐÁM MÂY HUAWEI
