Швейцарські дослідники хочуть використовувати ШІ, щоб швидше прогнозувати погоду та помічати ознаки повеней, зсувів і обвалів льодовиків ще до катастрофи. Для цього вони зібрали близько 100 петабайтів даних NASA на серверах, напряму підключених до суперкомп’ютера Alps.
Швейцарські дослідники хочуть використовувати ШІ, щоб швидше прогнозувати погоду та помічати ознаки повеней, зсувів і обвалів льодовиків ще до катастрофи. Для цього вони зібрали близько 100 петабайтів даних NASA на серверах, напряму підключених до суперкомп’ютера Alps.
Про це повідомляє Phys.org.
Команда Федеральної вищої технічної школи Цюриха скопіювала приблизно 6,5 млрд файлів NASA — дані про хмари, опади, льодовики, парникові гази та інші процеси на Землі. Увесь масив займає близько 100 ПБ. Дослідники порівнюють це приблизно з 20 млн повнометражних фільмів.
Тепер ці дані хочуть використовувати для навчання ШІ-моделей, які зможуть швидше прогнозувати погоду та шукати незвичні зміни, здатні вказати на майбутню небезпеку.
Звичайний прогноз погоди потребує складних розрахунків того, що відбувається в атмосфері та океанах. На такі розрахунки люди можуть витрачати години. За словами професора Рето Кнутті, їхня модель може порахувати прогноз для всієї планети на кілька днів приблизно за хвилину.
Також навчання цієї моделі є дорогим, але запуск — дешевим. Тому прогнози можна перераховувати знову і знову. Це можна робити навіть кожні кілька хвилин, шукаючи небезпечний сценарій.
«Це дозволяє створювати системи раннього попередження, які можуть рятувати життя», — каже Кнутті.
Одна з цілей проєкту — навчити систему помічати у супутникових даних зміни, які людині складно відстежувати вручну у глобальному масштабі.
Свіжий приклад — катастрофа 26 серпня на кордоні Непалу й Тибету. Обвал льоду й гірських порід спричинив масштабну повінь. Пізніше аналіз супутникових знімків показав, що ділянка льодовика та схилу перед катастрофою почала рухатися швидше. Сам по собі цей сигнал ще не означав, що обвал станеться в конкретний день, але міг би позначити район як небезпечний і привернути до нього увагу фахівців.
Саме такі завдання дослідники хочуть масштабувати за допомогою ШІ. Машина може постійно переглядати величезні обсяги супутникових спостережень і шукати підозрілі зміни одразу в тисячах потенційно небезпечних місць.
Вища технічна школа Цюриха також планує розвивати власну геопросторову ШІ-модель у межах Swiss GeoLab. Її навчатимуть на даних із супутників, дронів, сенсорів та наземних станцій, зокрема, щоб визначати території з підвищеним ризиком зсувів та інших небезпечних рухів земної поверхні.
Раніше dev.ua писав, що Google DeepMind навчила ШІ точніше й значно швидше прогнозувати погоду та екстремальні явища. Тепер дослідники Вищої технічної школи Цюриха хочуть використовувати схожий підхід ще й як систему раннього попередження про катастрофи.
