NWS и NASA научили ИИ-систему TACLS предсказывать внезапные наводнения

Утром 9 июня Лаура Лин работала из дома в Лейнсвилле, сельском городке на юге Индианы примерно в 15 милях от границы с Кентукки, и была на звонке в Zoom, когда во дворе начало подтапливать. Увидев, что по двору плывут доски от её сарая, она закрыла ноутбук, подняла детей и вместе с семьёй укрылась у соседей. За несколько часов в тот день на Лейнсвилл выпало более 8 дюймов (около 20 см) дождя, значительно больше порога, который считается «сильным» ливнем, а предупреждения о необходимости эвакуироваться на крышу пришли, по её словам, только когда она уже была в доме соседей: весь город к тому моменту уже затопило.

Наводнения, второй по смертоносности тип погодных явлений в США и самый смертоносный в мире: всего 6 дюймов (около 15 см) быстрого потока способны сбить взрослого человека с ног, 12 дюймов (около 30 см), приподнять автомобиль, а 2 фута (около 60 см), сдвинуть более крупные машины вроде пикапов и внедорожников. Из-за потепления климата экстремальные ливни в США происходят чаще, создавая больше поводов для наводнений; в августе похожая катастрофа, сход ледника, вызвавший внезапное наводнение, произошла в Непале.

Чтобы предупреждать о таких наводнениях раньше, учёные из Калифорнийского университета в Сан-Диего (UCSD), Национальной службы погоды США (NWS) и NASA разработали программу TACLS (Transient Artifact and Continuous Learning System). Она использует систему ГНСС (глобальную навигационную спутниковую систему, GNSS), сеть, которую обычно применяют для прогноза землетрясений: чем больше водяного пара в атмосфере, тем больше задержка сигнала между спутниками ГНСС и наземными датчиками, и по этой задержке можно оценить количество влаги в воздухе («осаждаемую воду») в реальном времени, а не только по прогнозной модели. Разбирать эти данные помогает алгоритм на архитектуре LSTM (long short-term memory, «долгая краткосрочная память»), тип машинного обучения, который, по словам разработавшего его аспиранта UCSD Бхавика Чандны, хорошо подходит для развивающихся во времени погодных процессов вроде штормов; на создание этой части системы у него ушло около года. Чтобы отсеивать ложные срабатывания, TACLS сверяет показания сразу нескольких соседних станций ГНСС: если сигнал видит только одна станция, а соседние, нет, тревогу подавляют, а если несколько станций подряд показывают одну и ту же картину, уверенность в реальности сигнала выше.

Сейчас TACLS уже используется в офисах прогнозирования NWS в Лос-Анджелесе и Сан-Диего, регионах, где внезапные наводнения случаются особенно часто и быстро, показывая синоптикам график с данными в реальном времени. Всего в США и её территориях работает 122 таких офиса, и NWS планирует развернуть систему во всех них; обновлённая версия с улучшенной картой уже почти готова и станет доступна всем офисам во второй половине октября. По словам Джейми Лейбера, старшего гидролога сервисной службы NWS в Окснарде (Калифорния), который курирует зону Лос-Анджелеса, до TACLS сотрудникам приходилось полагаться в основном на прогноз, который не всегда был точен; теперь можно сверять его с фактическими данными о влажности атмосферы в реальном времени. NWS различает обычное наводнение и внезапное по скорости: если территория затапливается менее чем за шесть часов, это внезапное наводнение. Из предупреждений о нём самое раннее, «наблюдение» (watch), которое может выдаваться за 12, 48 часов до возможного паводка и означает, что пора готовить меры защиты; следом идёт менее серьёзное «предупреждение-уведомление» (advisory) для случаев, не угрожающих жизни; и, наконец, «предупреждение» (warning), самый серьёзный уровень, означающий прямую угрозу жизни.

Айвори Смолл, специалист по науке и операциям офиса NWS в Сан-Диего, говорит, что TACLS поможет спасать жизни: без такой системы надвигающийся шторм «может кого-то убить», а с ней, «можно выпустить предупреждение и кого-то спасти». По словам руководителя проекта TACLS, геодезиста из Океанографического института Скриппса при UCSD Иегуды Бока, у нынешних спутников NWS есть ограничение, над океаном они дают более детальные данные, чем над сушей, а отслеживание уже идущего дождя не даёт достаточного времени на реакцию, потому что к моменту начала осадков наводнение уже происходит. По словам Лейбера, в пустынных и малонаселённых районах датчиков дождя обычно меньше: сеть довольно плотная, но не покрывает каждый участок Земли. Не связанный с проектом Джоэл Джонсон, доцент кафедры наук о Земле и планетах Техасского университета в Остине, отмечает, что машинное обучение «в одних вещах никуда не годится, а в других превосходно» и что в таких данных легко получить артефакты и ложные срабатывания, например, если барахлит один датчик, но, по его оценке, TACLS выглядит «хорошо подходящим» для задачи прогноза внезапных наводнений. Бхавик Чандна подчёркивает, что TACLS не заменяет синоптиков, принимающих решение о предупреждении, а лишь даёт им дополнительную информацию.

Лейбер полагает, что чаще всего TACLS будет применяться на западе США, поскольку большинство датчиков ГНСС расположены в сейсмоактивных районах. Но, по мнению Чандны, система может работать и в других частях света, там, где есть хотя бы несколько датчиков ГНСС и доступны местные метеоданные. Смолл же смотрит дальше самой TACLS: он считает важным продолжать исследования после каждого крупного паводка, чтобы понимать, что пошло не так и почему. Для самой Лауры Лин главное, судьба Лейнсвилла и её дома: по её словам, предупреждение о том, что нужно уходить из низины заранее, было бы очень кстати, но вода в тот день пришла слишком быстро.

Ключевые факты

• TACLS (Transient Artifact and Continuous Learning System), разработка учёных UCSD, NWS и NASA, которая сочетает данные ГНСС-спутников (обычно применяемых для прогноза землетрясений) с машинным обучением на архитектуре LSTM, чтобы оценивать влажность атмосферы в реальном времени и раньше выявлять риск внезапного наводнения.
• Систему уже применяют офисы NWS в Лос-Анджелесе и Сан-Диего; обновлённая версия с улучшенной графикой выйдет для всех 122 офисов NWS во второй половине октября.
• Повод для разработки, реальный случай: 9 июня в Лейнсвилле (Индиана) за несколько часов выпало более 8 дюймов дождя, а предупреждение об эвакуации пришло, когда жители уже были отрезаны водой.
• Внезапное наводнение NWS определяет как затопление территории менее чем за шесть часов; 6 дюймов воды сбивают человека с ног, 12 дюймов, поднимают автомобиль, 2 фута, сдвигают грузовик или внедорожник.
• Независимый эксперт (Джоэл Джонсон, Техасский университет в Остине) не участвовал в проекте, но оценивает TACLS как «хорошо подходящую» для задачи, отмечая при этом типичные для машинного обучения риски ложных срабатываний.

Почему это важно

Наводнения, второй по смертоносности тип погодных явлений в США и самый смертоносный в мире, а внезапные наводнения опасны именно скоростью: NWS считает наводнение «внезапным», если территория уходит под воду меньше чем за шесть часов, и на такую скорость традиционные прогнозы часто не успевают. История Лауры Лин из Лейнсвилла, пример этого разрыва: предупреждение об эвакуации пришло, когда вода уже отрезала людей от выхода. TACLS решает именно проблему времени: она использует задержку сигнала ГНСС-спутников, вызванную водяным паром в атмосфере, чтобы оценивать влажность в реальном времени, а не только по прогнозной модели, и, по словам разработчиков, это должно дать синоптикам больше времени на решение.

Кому это важно

В первую очередь, синоптикам офисов прогнозирования NWS, которые принимают решение о выпуске предупреждения о наводнении, и жителям районов, где внезапные наводнения случаются часто и быстро: сейчас это прежде всего запад США, где сосредоточена основная плотность ГНСС-датчиков (они изначально ставились для мониторинга сейсмоактивности). Именно поэтому система уже работает в офисах Лос-Анджелеса и Сан-Диего. По мере расширения на все 122 офиса NWS и, по оценке одного из разработчиков, потенциально на другие регионы мира с достаточной сетью ГНСС-датчиков, актуальность будет расти и за пределами Калифорнии.

Как это применить

TACLS, не потребительский продукт, а рабочий инструмент для синоптиков: сегодня он показывает график с данными о влажности атмосферы в реальном времени, который специалисты офисов NWS сверяют с обычным прогнозом при принятии решения о статусе предупреждения (наблюдение за 12, 48 часов, менее серьёзное уведомление или полноценное предупреждение об угрозе жизни). Обновлённая версия с более подробной картой осадков и экстремальных явлений почти готова и будет развёрнута во всех офисах NWS во второй половине октября. Разработчики подчёркивают, что система дополняет, а не заменяет решение человека-синоптика.

Можно ли доверять

Проект прошёл через рецензируемую разработку с участием университетской (UCSD), государственной (NWS) и космической (NASA, через программу Advanced Information Systems Technology её Earth Science Technology Office) сторон, а модель обучена на многолетних архивных данных ГНСС-сети, атмосферных реках, осадках и истории самих предупреждений о наводнениях. Независимый эксперт, не участвовавший в разработке, Джоэл Джонсон из Техасского университета в Остине, в целом положительно оценивает пригодность системы для этой задачи, хотя и напоминает, что машинное обучение по природе своей склонно к артефактам данных и ложным срабатываниям. Разработчик Бхавик Чандна описывает конкретный механизм проверки: сигнал одной станции без подтверждения соседних станций считается менее надёжным, что снижает число ложных тревог.

Риски и подводные камни

Число ложных срабатываний в источнике не приводится, известно лишь, что они случаются и что для их подавления TACLS сверяет несколько соседних станций ГНСС между собой. Сама сеть ГНСС гуще в сейсмоактивных районах запада США и в пустынных/малонаселённых зонах реже, что ограничивает точность там, где датчиков мало; кроме того, используемые NWS спутники в принципе дают более детальные данные над океаном, чем над сушей. Насколько именно раньше TACLS позволяет выпускать предупреждение по сравнению с прежними методами, в источнике не указано, приводятся только качественные оценки участников проекта. Наконец, разработчики прямо оговаривают: система не заменяет решение синоптика, а лишь добавляет ему ещё один источник данных.

«Это поможет спасти жизни. [Без TACLS шторм] может кого-то убить. С TACLS можно выпустить предупреждение и кого-то спасти.»

— Айвори Смолл, специалист по науке и операциям офиса NWS в Сан-Диего