(Блумберг) - Каждый день в полночь в Болонье, Италия, ряды суперкомпьютеров в бывшей табачной фабрике начинают обрабатывать миллионы измерений для прогнозирования изменений погоды на Земле.
Через шесть часов энергетические трейдеры по всей Европе поднимаются и обновляют свои браузеры, чтобы получить самый актуальный прогноз. Эти прогнозы, сгенерированные главными компьютерами, часто являются ключевым фактором, помогающим им зарабатывать, зная, куда и когда передвигать энергию по энергосети - но новая модель, работающая на искусственном интеллекте, угрожает сделать их устаревшими.
В отличие от стандартных моделей погоды, которые анализируют информацию только с спутников, датчиков и подобного, модель искусственного интеллекта от европейского межправительственного центра прогнозирования также питается историческими данными. Перед ее выпуском в конце прошлого месяца центр провел испытания нового метода по сравнению с его традиционной моделью, созданной в Болонье, и обнаружил, что искусственный интеллект более точно предсказывает температуру, осадки, ветер и тропические циклоны, причем с меньшим энергопотреблением.
Модель готова помочь трейдерам в Европе и по всему миру быстрее реагировать на изменения на рынках электроэнергии и природного газа, находящихся под воздействием экстремальной погоды, геополитики и колебаний в области возобновляемых источников. Это технология, которая может помочь минимизировать избытки и недостачи энергии на самом быстро нагревающемся континенте мира, а также предоставлять информацию, необходимую для принятия решений о местах строительства ветряных и солнечных электростанций.
Мы можем обновлять наш набор информации чаще, чем привыкли, из-за прогресса в моделях погоды на основе искусственного интеллекта, - сказал Даниэль Боруп, генеральный директор датской торговой фирмы InCommodities A/S. Очевидно, что это приводит к улучшениям в наших прогнозах. Это позволяет нам улучшить нашу работу и эффективнее распределять энергию.
Как и его традиционный прогноз, новая система Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды - первая модель искусственного интеллекта, выпущенная крупным центром прогнозирования - предсказывает температуру, скорость ветра и солнечную энергию за две недели вперед. Но ее улучшенная точность означает, что компании и политики могут быстрее принимать критические решения, связанные с погодой, от отмены железнодорожной службы до маршрутизации кораблей вокруг штормов и отправки грузовиков для посыпки песком на обледенелые дороги, по данным центра.
Такая степень прогностического мастерства может оказаться важной для управления рыночной волатильностью. В начале этого месяца сильная генерация солнечных парков в Германии привела к снижению цен на электроэнергию в нескольких странах до нуля. Это было обратным процессом по сравнению с началом года, когда период облачной и безветренной погоды, известный как Дункельфлауте, сократил производство возобновляемых источников и привел к росту цен на электроэнергию в Германии.
Обновление представляет собой радикальное отступление от стандартного подхода, при котором используются суперкомпьютеры для анализа миллионов измерений для воссоздания снимка физики атмосферы, а затем ускорения модели для прогнозирования изменения погоды.
Климатические и погодные наборы данных уже были идеально структурированы для искусственного интеллекта и могут использовать техники машинного обучения, разработанные для других научных исследовательских подходов, - сказал Флориан Паппенбергер, заместитель генерального директора и ведущий синоптик европейского центра. Центр прогнозирования серьезно занимается экспериментами с техниками машинного обучения с 2018 года, но уверенность исследователей в способности технологии делать точные прогнозы погоды достигла критической массы в 2022 году, по его словам.
Погода и климат - это проблема больших данных, - сказал он. У нас есть огромные объемы данных - огромные - поэтому это идеально подходит для новой модели центра, - добавил он.
Как только данные усваиваются, модель искусственного интеллекта может сгенерировать сырой прогноз за три минуты, в то время как суперкомпьютерам центра требуется 30 минут для генерации традиционного прогноза, который обычно завершается за шесть часов. Хотя модель искусственного интеллекта создана европейской межправительственной группой и тщательно наблюдается трейдерами по всему континенту, сам прогноз является глобальным и используется промышленностью и метеорологами по всему миру, включая в США.
Двадцать минут может показаться незначительным временем, но это может помочь компаниям, торговым фирмам и государственным чиновникам быстрее реагировать на изменения погоды, например, побуждая операторов сетей вызывать больше электроэнергии перед холодным снегопадом. Двухнедельный период, охватываемый прогнозом, является ключевым для трейдеров, поскольку они заключают пари на то, как спрос на энергию повлияет на цены, - сказал Дэн Хардинг, метеоролог, возглавляющий исследования и разработку в европейской фирме по аналитике погоды MetDesk.
На этом в основном и базируются рынки, - сказал он.
Метеорология машин
Прогноз искусственного интеллекта европейского центра был отточен через сотрудничество с университетскими учеными и исследования над экспериментальными моделями погоды, разработанными технологическими компаниями, такими как Nvidia Corp., Huawei Technologies Co., Microsoft Corp. и Google Inc. (дочерняя компания Alphabet Inc). Эти результаты убедили Кристиана Баха, главного кванта и лидера группы по интеллектуальному анализу погоды в InCommodities, что модели искусственного интеллекта, включая центровскую, превосходят традиционные методы прогнозирования.
Это действительно первый признак того, что машинное обучение станет большим, - сказал он.
Еще один способ продемонстрировать стремительное восхождение искусственного интеллекта в метеорологии - это план европейского центра прогнозирования улучшения своих прогнозов на следующее десятилетие. Искусственный интеллект был незначительной частью пазла в 2020 году, но новая десятилетняя дорожная карта центра предсказывает, что искусственный интеллект улучшит практически все аспекты его прогностической способности. Быстрый рост искусственного интеллекта и машинного обучения в метеорологии оказался быстрее, чем ожидалось, согласно плану. Модели, основанные на данных, уже находятся на стадии зрелости, где мы можем уверенно ожидать, что они сыграют важную роль в оперативном прогнозировании.
Способность искусственного интеллекта создавать прогнозы быстро с меньшими вычислительными ресурсами делает его хорошим вариантом для энергетических трейдеров, жаждущих получить более частую информацию о погоде, сказал Роб Хатчинсон, метеоролог, возглавляющий команду по энергетике и коммунальным услугам в швейцарской фирме по анализу погоды Meteomatics AG.
Тестирование от Meteomatics показывает, что прогнозы искусственного интеллекта европейского центра кажутся более точными, чем традиционные версии, когда речь идет о оценке температуры на пять дней вперед, добавил он.
Скорость - это одно, но есть определенные параметры и временные горизонты, где, кажется, есть дополнительная точность, - сказал он.
Но Хатчинсон и другие метеорологи не ожидают, что модели искусственного интеллекта заменят традиционные прогнозы в ближайшее время. Европейский центр выпускает свои модели искусственного интеллекта наряду с традиционными прогнозами и предполагает дальнейшее применение гибридной системы, которая использует наиболее точные и полезные элементы обоих подходов.
Это в значительной степени маркетинговый хайп, добавление AI в начало и притворство, что это лучше, - сказал Хатчинсон, но это намного более тонко, чем кажется. Мы должны дать цифрам говорить сами за себя.
Это частично потому, что, несмотря на свое быстрое улучшение, модели искусственного интеллекта все еще менее точны, чем традиционные прогнозы для облачности, пыли и некоторых погодных экстремумов, сказал Паппенбергер. Текущая модель искусственного интеллекта также используется только для типа прогноза, который генерирует одно предсказание за раз. Следующая версия технологии будет применяться для такого типа прогноза, как ансамбль, который генерирует 50 прогнозов при каждом запуске.
Следующим шагом, по словам Паппенбергера, будет более прямое соединение моделей искусственного интеллекта с данными с спутников и метеостанций. В будущем искусственный интеллект также может использовать новые потоки метеорологической информации, собираемой нестандартными источниками, включая автомобили, бытовую технику, телефоны и другие устройства.
Модели погоды на основе искусственного интеллекта могут увеличить частоту обновления прогнозов и улучшить их качество, - сказал Эдоардо С
