Великобритания построит самый мощный суперкомпьютер для прогнозирования погоды
Великобритания собирается построить самый большой в мире суперкомпьютер для предсказания погоды. Вычислительные мощности гигантской машины будут задействованы исключительно в интересах метеорологии, сообщает New Scientist.
Компьютер с названием Cray XC40 будет весить около 140 тонн, что примерно равняется массе 11 лондонских автобусов. Саму машину собираются разместить на юго-западе Англии в городе Эксетер, находящемся в 15 километрах от пролива Ла-Манш.
Стоимость проекта составляет 97 миллионов евро. Производительность компьютера будет равняться 16 петафлопсам. Для сравнения, суперкомпьютер «Ломоносов», расположенный в Московском государственном университете, имеет производительность 1,7 петафлопса, а процессор Apple A8 в смартфоне iPhone 6 — около одного гигафлопса (на шесть порядков слабее «Ломоносова»).
Основной конкурент Cray XC40 — строящаяся машина Hornet в Университете Штутгарта в Германии, производительность которой в два раза меньше, чем у английской. По словам экспертов, методы современной метеорологии позволяют прогнозировать погоду на четыре дня вперед с точностью, с которой она 30 лет назад предсказывалась на ближайшие сутки.
Британская машина позволит делать прогнозы на пять или шесть дней вперед. Кроме прогнозирования погоды, суперкомпьютер будет выполнять и масштабные исследования. Так, одной из его задач является выяснение роли человека в климатических изменениях, а также исследование парникового эффекта.
Великобритания намерена собрать суперкомпьютер стоимостью 97 млн фунтов ($158 млн) для высокоточного прогнозирования труднопредсказуемой погоды на Туманном Альбионе и последствий изменения климата, сообщает Bloomberg.
Выгода от применения нового суперкомпьютера до конца текущего десятилетия составит около 2 млрд фунтов ($3,3 млрд) благодаря более точным предупреждениям о засушливой погоде или наводнениях.
Как предполагается, компьютер Cray Inc., масса которого будет равна 140 тоннам, что сопоставимо с массой одиннадцати двухэтажных автобусов, будет работать в 13 раз быстрее нынешней системы от IBM, которую использует метеорологическая служба Британии.
На максимуме мощности он сможет проводить до 16 квадриллионов операций в секунду. Новая система будет иметь 2 млн Гб оперативной памяти и 17 млн гигабайт для хранения данных.
Суперкомпьютер будет постепенно вводится в эксплуатацию с сентября 2015 г. и выйдет на полную расчетную мощность в 2017 г.
Ну да я думаю у нас самые точные прогнозы будут в России
Цитата
...«Кристофари» сразу же возглавил российский суперкомпьютерный рейтинг Топ-50 и занял 29 строчку в мировом рейтинге суперкомпьютеров Top500. Среди европейских систем Christofari занимает седьмое место.
Прогнозы погоды именно потому вызывают столько шуток, что сделать их с высокой долей вероятности даже на ближайшие 24 часа очень трудно. Однако развитие технологий искусственного интеллекта и машинного обучения приближает тот день, когда мы сможет узнать определенно: будет вечером дождь или солнце. И очень быстро.
Как пишет The Verge, Google в одном из постов в своем блоге разместила результаты нового исследования, в ходе которого была создана технология «почти мгновенных» прогнозов погоды. Эта разработка пока находится на ранней стадии и еще не включена в какие-либо коммерческие решения, но уже расценивается как многообещающая. Google заявила, что технология позволяет давать точный прогноз осадков на 6 часов раньше существующих решений.
Как утверждают исследователи, это намного быстрее, ведь обычно на создание точного прогноза уходят часы: во внимание принимаются множество различных данных и параметров. В Google считают, что точные прогнозы позволят человечеству лучше справляться с изменениями климата, особенно критическими. Когда погода постоянно меняется и не соответствует сезону, краткосрочный прогноз — единственная возможность точно узнать, что нас ждёт на улице в каждый конкретный день.
Самым большим преимуществом методики прогнозов, созданной Google, является ее скорость. В исследовании модель Google сравнивали с двумя традиционными моделями прогнозом: оптической (учитывает движение облаков) и имитационной (строит подробные физические метеорологические модели). Проблема этих методов, особенно последнего, состоит в том, что они невероятно вычислительно интенсивны. Так, для прогноза федеральных агентств США обрабатывается 100 терабайт данных метеостанций ежедневно. Для этого нужны дорогие суперкомпьютеры.
Таким образом, если на создание прогноза уходит 6 часов, в сутки можно выпустить только 3-4 таких прогноза, пишет в блоге Google инженер-программист Джейсон Хики.
Метод Google обеспечивает результаты за считанные минуты, поскольку базируется на простых радиолокационных данных. ИИ-система обучалась на исторических данных локаторов, собранных в 2017-2019 годы. Национальной администрацией по океанам и атмосфере США (NOAA). Например, у NOAA на создание прогноза уходит до 10 дней.
Над аналогичными разработками трудятся и другие компании, включая IBM и Monsanto. Так что, возможно, настанет день, когда жители Петербурга смогут наконец определиться, брать с собой зонт или нет.