Автор: Fujido.

После завершения разработки прогностические модели ARP помогут ученым составлять более точные прогнозы погоды, что в конечном итоге поможет фермерам своевременно собирать урожай, чтобы максимизировать его урожайность.

Крупномасштабное моделирование, проводимое ARP, требует огромных вычислительных мощностей, что было бы невозможно без добровольцев WCG. Моделирование осадков в настоящее время выполнено примерно на две трети и, как ожидается, будет полностью завершено в течение 12 месяцев. Моделирование уникально для всего континента с очень высоким разрешением (1 км), что позволяет моделировать интенсивные конвективные ливни, которые приносят около 80% осадков. По состоянию на 7 июля 2025 года волонтеры помогли получить более 10,5 млн результатов в рамках этого проекта. Мы высоко ценим вашу постоянную поддержку!

Где ИИ терпит неудачу: Сохраняющаяся потребность в проекте по изучению осадков в Африке

По мере быстрого развития возможностей искусственного интеллекта (ИИ) возникает распространенный вопрос: могут ли прогнозы погоды, основанные на ИИ, в конечном итоге заменить сложные и дорогостоящие расчеты физических погодных моделей?

Чтобы понять контекст, рассмотрим ERA5: проект повторного анализа в рамках Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Он может похвастаться пространственным разрешением с точностью до 31 км и глобальным охватом с 1940 года, включая численные погодные модели, все наземные наблюдения и спутниковые данные. ERA5 является выдающимся научным достижением и в настоящее время представляет собой наиболее точную оценку глобальных атмосферных условий за последние 85 лет, что делает его краеугольным камнем исследований климата.

Несмотря на успех, ERA5 обошелся недешево: около двадцати миллиардов долларов. Чтобы сэкономить деньги, не теряя при этом прогресса, следующим логичным шагом было бы использовать искусственный интеллект для имитации ERA5 и прогнозирования погодных условий по всему миру. Это именно то, что делают большинство крупных компаний, занимающихся ИИ, которые обнаружили, что запуск таких моделей ИИ обходится в миллионы, а не в миллиарды.

Несмотря на то, что искусственный интеллект представляет собой многообещающее решение, к сожалению, прогнозы осадков на основе ERA5 не очень эффективны конкретно для Африки. При сравнении с наземными данными сети TAHMO над Кенией, даже в месячном масштабе времени, ERA5 не отражает аномалии, которые определяют разницу между засухой и наводнением. Следовательно, если все прогнозы основаны на искусственном интеллекте и обучены на ERA5, сеть будет плохо охватывать количество осадков в Африке.

В рамках проекта African Rainfall Project мы создали “ERA5”, который имеет отношение к Африке.

Хотя его временной интервал может быть ограничен, необходимые процессы будут отражены в нужном масштабе для населения. Следующим логичным шагом было бы посмотреть, можно ли использовать искусственный интеллект для имитации физической модели, которая была создана благодаря World Community Grid и тысячам добровольцев по всему миру. Если это удастся, то прогнозирование погоды в Африке сделает огромный шаг вперед.

http://www.tahmo.org/

https://www.worldcommunitygrid.org/research/arp1/overview.do