DeepMind-in WeatherNext modeli siklon proqnozlaşdırmasında yeni hədd müəyyən edib

Google DeepMind Nature jurnalında WeatherNext haqqında məqalə dərc edib — tropik siklonların proqnozlaşdırılmasında ən yüksək dəqiqliyə çatan süni intellekt modeli. Model fırtınanın trayektoriyasını, intensivliyini və külək strukturunu eyni vaxtda proqnozlaşdırır; indiyədək bu üç xüsusiyyət üçün iki fərqli tipli rəqəmsal hava proqnozu modeli tələb olunurdu.

Xəbərdarlıq üçün tam bir gün əlavə vaxt

Məqaləyə görə WeatherNext faydalı proqnoz dəqiqliyini orta hesabla təxminən bir gün uzadır: modelin üçgünlük proqnozu əvvəlki modellərin ikigünlük proqnozu qədər dəqiqdir. DeepMind hesab edir ki, bu miqyaslı irəliləyiş meteorologiyada təxminən onillik irəliləyişə bərabərdir. Tropik siklonlar — qasırğalar və tayfunlar — Yer üzündə ən dağıdıcı hava hadisələrindəndir: son 50 ildə dünyada 700 mindən çox ölümə və 1,4 trilyon dollarlıq iqtisadi itkiyə səbəb olublar.

Model necə işləyir

WeatherNext eyni vaxtda iki fərqli məlumat növü üzərində öyrədilib: qlobal atmosfer dinamikası və mütəxəssislərin topladığı siklonların tarixi müşahidələri. Ümumilikdə model təxminən 20 terabayt atmosfer məlumatından və təxminən 5000 tarixi fırtınanı əhatə edən IBTrACS bazasından öyrənib. Proqnoz ansamblları yaratmaq üçün Functional Generative Networks şəbəkələrindən istifadə olunur; 15 günlük proqnoz bir TPU-da bir dəqiqədən az müddətdə yaradılır. Keçən il sistem eyni vaxtda 50 proqnoz istehsal edirdi; bu il ansambl 1000 üzvə çatdırılıb — bu, sürətli güclənmə kimi nadir, lakin ağır nəticəli ssenariləri tutmaq üçün kifayətdir.

Tədqiqatçılar gözlənilməz bir nəticəni də qeyd edirlər: WeatherNext Cyclones yalnız 28x28 kilometr ayırdetmə qabiliyyətli giriş məlumatına ehtiyac duyur — ənənəvi modellərdən təxminən 100 dəfə kobud — və buna baxmayaraq ən yüksək dəqiqliyi göstərir. Daha kiçik WeatherNext 2-mini versiyası 111x111 km ayırdetmə ilə bir TPU-da, o cümlədən pulsuz ictimai Colab dəftərində işləyir. Bu qədər kobud məlumatın nə üçün kifayət etdiyi hələ də açıq tədqiqat sualıdır.

Açıq kod və tətbiq

Nature məqaləsi ilə yanaşı Google DeepMind WeatherNext 2 və WeatherNext Cyclones-ın kodunu və model çəkilərini açıq mənbə kimi yayıb; onlardan akademik tədqiqat, operativ proqnozlaşdırma və lokallaşdırılmış modellərin hazırlanması üçün sərbəst istifadə etmək olar. İş ABŞ-ın Milli Qasırğa Mərkəzi (NHC), Atmosfer Tədqiqatları Kooperativ İnstitutu (CIRA), Böyük Britaniyanın Met Office xidməti və digər hava agentlikləri ilə birgə aparılıb. Təsir artıq sahədə görünür: 2025 qasırğa mövsümündə model NHC-yə Melissa qasırğasının sürətli güclənməsi və Yamaykaya enişi barədə tarixi proqnoz verməyə kömək edib. Proqnozlara bu yaxınlarda yenilənmiş Weather Lab platformasında baxmaq mümkündür.