🌟 Ai2 выпустила ИИ-эмулятор климата с прогнозом погоды Новая версия климатического эмулятора Института Аллена воспроизводит ливни, ураганный ветер и перепады давления с детализацией до 3 км.

Обычно такие данные дают глобальные модели от NOAA, разрешающие отдельные грозы, но их запуск требует больших вычислительных ресурсов.

По оценке Ai2, глобальные данные с разрешением 3 км HiRO-ACEv2 выдаёт примерно в 300 раз дешевле модели X-SHiELD, а для отдельного региона расчёт может обойтись примерно в 100 раз дешевле. Эмулятор умеет запускать многолетние сценарии (в анонсе - десятилетние), и выдавать каждые 6 часов осадки, ветер на высоте 10 метров и давление на уровне моря как по всей планете, так и по выбранному региону. Работает он в полосе от 66 градусов южной широты до 70 градусов северной. Пока модель повторяет только климат X-SHiELD, поэтому сценарии потепления или реальную историю погоды по архиву ERA5 она не воспроизводит. 🟡Система состоит из двух моделей Климатический эмулятор ACE считает атмосферу на грубой сетке 100 км, а диффузионная модель HiRO доводит его результат до 3 км.

В новой версии HiRO уточняет сразу несколько полей, а не только осадки, как раньше.

🟡Тесты Если на вход HiROv2 подать загрублённые данные X-SHiELD, статистика детализированных полей совпадает с оригиналом с точностью до 3%, включая события, которые встречаются раз на миллион точек. Суммарную энергию тропических циклонов модель оценивает точно, в том числе для штормов, которых не было в обучающих данных. Ураганы получаются с реалистичным глазом и полосами дождя, но ветер и давление вокруг глаза распределены несимметричнее, чем у X-SHiELD. В десятилетнем прогоне полной системы климатические средние и распределения осадков, ветра и давления близки к X-SHiELD.

Учебные ноутбуки доступны в репозитории ACE на GitHub, готовые прогоны можно посмотреть в веб-демо.

📌Лицензирование: Apache 2.0 🟡Блогпост 🟡Набор моделей ACE 🟡Документация 🟡Модель 🟡Arxiv 🟡Демо 🖥GitHub @ai_machinelearning_big_data #AI #ML #Climate #HiROACEv2 #Ai2