Відтепер прогнозування погоди на основі штучного інтелекту за допомогою моделі Pangu-Weather, розробленої Huawei Cloud, доступне на сайті Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF). Міжнародні синоптики, метеорологи, працівники галузі прогнозування погоди і громадськість можуть переглянути тут всесвітній прогноз погоди від Pangu-Weather на 10 днів. ECMWF також випустила технічний звіт під назвою «Розвиток прогнозування погоди на основі даних», де наведена інформація про тестування Pangu-Weather. Звіт включає порівняння прогнозів від Pangu-Weather та ECMWF IFS (провідної міжнародної NWP-системи) у період з квітня до липня цього року.
«Результати є багато очікуваними, вони міститимуть як операційний аналіз географічних показників та аномальних явищ, так і синоптичні спостереження», — йдеться у звіті.
У звіті також йдеться про те, що впровадження методів машинного навчання, таких як Pangu-Weather, може змінити звичну практику, яка характеризується поступовим, досить повільним розвитком традиційних методів чисельного прогнозування погоди. Термін виконання прогнозів погоди збільшився приблизно на один день за десятиріччя (згідно з даними Всесвітньої метеорологічної організації або WMO). Це можна пояснити високою вартістю обчислень для прогнозування погоди за допомогою стандартних NWP-систем. ML-моделі готові зробити революцію у сфері прогнозування погоди завдяки прогнозам, що потребують менших витрат на обчислення і є більш точними.
Наразі ECMWF пропонує низку прогнозів на основі даних у межах свого операційного пакета. На сайті агенції представлені створені Pangu-Weather прогнози у вигляді карт шести типів. Це середній тиск на рівні моря та швидкість вітру на рівні 850 гПа; геопотенціальна висота 500 гПа та температура 850 гПа; середній тиск на рівні моря та швидкість вітру на рівні 200 гПа; температура та геопотенціал на різних рівнях тиску; температура на висоті 2 м та швидкість вітру на висоті 10 м; швидкість вітру та геопотенціальні висоти на різних рівнях тиску. Вся ця інформація має вирішальне значення для прогнозування розвитку погодних систем, траєкторій штормів, якості повітря та погодних умов. Так, ECMWF використав Pangu-Weather для успішного прогнозування траєкторії тайфуну DOKSURI, що вразив південь Китаю у липні.
ECMWF закликав міжнародну спільноту прогнозистів докласти більше зусиль для використання моделей штучного інтелекту як додаткових компонентів систем прогнозування, а також подальшого вивчення сильних і слабких сторін таких моделей.
