КИНДАО – В крайбрежна лаборатория в Кингдао, провинция Шандонг в Източен Китай, екип от учени нанася последните щрихи върху усъвършенствана система за изкуствен интелект, предназначена да предскаже най-непредсказуемото поведение на океана.
Бръмченето на сървъра отеква в изследователската база на Института по океанология към Китайската академия на науките (IOCAS), където белите дъски са покрити с алгоритмични блок-схеми и червен маркер огражда числото „2.0“.
Това е домът на големия океански модел LangYa, авангардна AI система, която според изследователите скоро ще може да прогнозира не само температурата и солеността на океана, но също така и тайфуните, валежите, бурните вълни и морския лед.
Името „LangYa“ се отнася до древна тераса, разположена само на 20 километра, където китайски астрономи преди векове са наблюдавали небето, за да определят смяната на сезоните.
ОТ ДАННИ КЪМ ДИАГНОЗА
Проучването и разработването на серията LangYa е път към преодоляване на предизвикателствата. Най-трудната част беше да го направиш едновременно бърз и точен, според изследователския екип на IOCAS за ИИ в океанографията.
Това е ново поколение AI голям модел, разработен специално за прогнозиране на морската среда, и бележи забележително постижение в интегрирането на AI и науката за океана, каза екипът.
Насрочена за официално стартиране през юни, обновената версия 2.0 сега се настройва фино, за да включва прогнози за множество морски явления, предоставяйки това, което екипът нарича „критична подкрепа за безопасността на морската среда, развитието на ресурсите и предупреждението за бедствия“.
Когато екипът разкри версия 1.0 в края на 2024 г., моделът можеше да предскаже променливи на глобалните океански условия, като температура, соленост и течения, за следващите един до седем дни в един цикъл.
Според IOCAS моделът повишава ефективността на прогнозиране с 10 000 пъти в сравнение с конвенционалните методи. Версия 1.0 вече е внедрена и работи в Националния център за прогнозиране на морската среда в Пекин, съоръжение към Министерството на природните ресурси, което издава прогнози за морското време в Китай и ранни предупреждения за бедствия.
Но само температурата и солеността не бяха достатъчни. AI ще трябва да разбере сложните океански явления, които причиняват тайфуни, наводнения и бурни вълни.
„Със същия набор от данни, версия 1.0 ви казва каква е температурата на морето. Версия 2.0 ви казва къде може да се образува вихър и кога ще настъпи вълна от буря“, каза ръководителят на екипа. „Версия 1.0 помага на лекаря да разчете сканирането, но лекарят все още поставя диагнозата. Версия 2.0 е AI, който чете сканирането и ви дава диагнозата директно.“
ДОКАЗАНА ЕФЕКТИВНОСТ
Дори преди официалното си пускане, версия 2.0 започна да доказва своята стойност.
През 2025 г. Sea Ice Prediction Network, международно сътрудничество на учени и изследователски институции, посветено на подобряването на сезонните прогнози за арктическия морски лед, публикува своята сезонна прогноза за септември за обхвата на арктическия морски лед, който се отнася до площта на океана, покрита с лед, ключов индикатор за изменението на климата, който също засяга корабоплаването и метеорологичните модели далеч отвъд Арктика.
Модел, разработен от екипа на IOCAS, развиваща се версия на LangYa 2.0, надмина множество международни институции, класирайки се на първо място в световен мащаб.
За екипа това постижение утвърждава основната философия на тяхната работа. Това означава, че дълбоката интеграция на AI и морската наука е един от ключовите пътища към лидерството в света в индустриалните AI приложения.
Тяхната цел е да преодолеят пропастта между основните „океански променливи“, например температура и соленост, и морските явления, като тайфуни и бурни вълни, които пряко засягат обществената безопасност и икономическата дейност.
Когато версия 2.0 стартира през юни, тя ще може да прогнозира не само състоянието на морето, но и неговото поведение, според екипа.
За милионите хора, живеещи по бреговете на Китай, където тайфуните и бурните вълни представляват сезонна заплаха, това разграничение може да има голямо значение.
Нашия източник е Българо-Китайска Търговско-промишлена палaта