Китай использует собственные модели искусственного интеллекта для повышения точности прогнозов экстремальных погодных явлений
- Китай продвигает разработанные внутри страны модели искусственного интеллекта в качестве решений для оперативного прогнозирования экстремальных погодных явлений.
- Компания также планирует экспортировать несколько образцов в рамках инициативы ООН «Раннее предупреждение для всех».
- Страны Глобального Юга тестируют или уже применяют эти инструменты для борьбы с тайфунами и наводнениями.
Китай нашел новый путь в своем стремлении стать мировой державой в области искусственного интеллекта: национальное метеорологическое агентство и научно-исследовательские институты поставили разработанные внутри страны модели ИИ на передний план своей системы мониторинга и прогнозирования тайфунов.
Крупнейшая экономика Азии уже нацелилась на пути расширения, планируя распространить уже используемые в стране системы искусственного интеллекта на другие развивающиеся страны, особенно на те, которые подвержены риску экстремальных погодных явлений в Азиатско-Тихоокеанском регионе
Китай разрабатывает систему искусственного интеллекта для прогнозирования погоды для всего мира
Хотя Китай сам стал первым заказчиком своих отечественных лабораторий по разработке метеорологических систем на основе искусственного интеллекта, страна также заявила о своем стремлении распространить их по всему миру, потенциально сделав их глобальным стандартом.
Согласно сообщению агентства Синьхуа, опубликованному Информационным бюро Государственного совета, Китайское метеорологическое управление (CMA) представило на Всемирной конференции по искусственному интеллекту в Шанхае масштабную языковую модель для метеорологических служб Fenghe в качестве глобального проекта с открытым исходным кодом.
Модель Fenghe предоставляет китайским пользователям персонализированную информацию о погоде и оповещения о рисках.
Инициатива Организации Объединенных Наций «Ранние предупреждения для всех» получила международную версию, которая предлагает консультации на китайском и английском языках и позволяет разработчикам создавать собственные приложения на основе этой модели.
Какие страны уже используют китайские модели прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта?
Пакистан, Джибути, Эфиопия, Иордания, Монголия, Соломоновы острова и Шри-Ланка — семь развивающихся стран, которые уже интегрировали китайские модели прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта непосредственно в повседневную работу по ликвидации последствий стихийных бедствий.
Однако они используют модель, отличную от модели Фэнхэ. Вместо этого они применяют Mazu (Multi-hazard Alert, Zero-gap and Universal), еще одну систему от CMA, которая продвинулась дальше в своей программе популяризации.
Пан Цзиньцзюнь, главный инженер CMA, назвал Mazu «международным общественным благом», предоставляющим «специализированные услуги раннего предупреждения для развивающихся стран»
Еще 40 стран Глобального Юга уже экспериментируют с более быстрой версией системы в виде публичного облака, названной в честь богини моря.
Могут ли системы мониторинга погоды на основе искусственного интеллекта улучшить мониторинг тайфунов?
Научные исследования приносят ощутимые результаты. Ученые из Института атмосферной физики Китайской академии наук, работая совместно с Фуданьским университетом, объединили китайскую модель погоды FuXi AI с методом, который они называют ортогональными условными нелинейными оптимальными возмущениями (O-CNOP), чтобы составить карту возможных траекторий движения шторма. О работе сообщило издание PreventionWeb 1 августа.
Согласно данным исследовательской группы под руководством научных сотрудников Дуана Ваньсуо и Ли Хао, в ходе 62 случаев тайфунов и 91 сравнительного эксперимента объединенная система FuXi-CNOPs показала результаты, сопоставимые с лучшими глобальными оперативными ансамблями за 24 часа и превосходящие их за период от 24 до 120 часов, сократив максимальные ошибки tracна 32,33% и улучшив оценки неопределенности на 29,2%.
Исследование было опубликовано в журнале Advances in Atmospheric Sciences. Дуань рассказал газете Global Times, что этот подход не требует дополнительного обучения больших моделей, что снижает вычислительные затраты и упрощает его внедрение в повседневную работу.
Стопка китайских моделей подпитывает эту кампанию
Эти инструменты основаны на нескольких китайских моделях прогнозирования, которые привлекли международное внимание. Модель FengWu, разработанная шанхайскими исследователями, создает глобальные прогнозы с разрешением 0,25 градуса.
В исследовании, опубликованном в журнале Communications Earth & Environment, было показано, что модель превзошла высокоточную модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды, а также Pangu-Weather и GraphCast, позволила получить более точные прогнозы на срок более 10 дней и сократила пятидневную погрешность tracтропического циклона до 201 километра на 2022 год.
Pangu-Weather от Huawei, еще одна собственная разработка компании, генерирует прогнозы гораздо быстрее, чем традиционные численные методы прогнозирования, и, Huawei , ее преимущества подтвердили как Европейский центр метеорологических исследований (ECMWF), так и Национальный метеорологический центр Китайской метеорологической ассоциации (CMA). Вместе эти модели предоставляют Пекину внутреннюю базу для продвижения своих технологий искусственного интеллекта в области погоды за рубежом.
Не просто читайте новости о криптовалютах. Разберитесь в них. Подпишитесь на нашу рассылку. Это бесплатно.
Часто задаваемые вопросы
Что такое Фэнхэ?
Fenghe — это модель обработки больших данных с открытым исходным кодом для метеорологических служб, разработанная Китайским метеорологическим управлением, обученная на 50 миллионах токенов метеорологических данных и представленная на Всемирной конференции по искусственному интеллекту 2026 года в Шанхае. Ее международная версия является частью инициативы ООН «Ранние предупреждения для всех».
Какие страны используют китайскую систему оповещения «Мацзу»?
В семи развивающихся странах уже развернута система Mazu: Пакистане, Джибути, Эфиопии, Иордании, Монголии, Соломоновых островах и Шри-Ланке, а версия для публичного облака протестирована в 40 странах Глобального Юга.
Насколько система FuXi-CNOPs улучшила прогнозы тайфунов?
Согласно данным исследовательской группы, в ходе анализа 62 случаев тайфунов система позволила снизить максимальные ошибки tracдо 32,33% в диапазоне от 24 до 120 часов и повысить точность количественной оценки неопределенности до 29,2%.
Ханна Коллимор
Ханна — писательница и редактор с почти десятилетним опытом ведения блогов и освещения мероприятий в криптопространстве. В CryptopolitanХанна пишет для новостной страницы, освещая и анализируя последние события в DeFi, RWA, регулирования криптовалют, ИИ и передовых технологических отраслей. Она окончила университет Аркадия со степенью в области делового администрирования.
