Диспетчерская для каждого ручья: модель, которая считает наводнения по всей Америке ✛
В диспетчерской, где каждый ручей имеет свой пульт, раньше горели лампочки лишь на малой части приборов. Операторы видели реки только там, где стояли гидропосты, а всё остальное оставалось тёмным. Теперь на каждый из 800 000 участков можно вывести сигнал, и он обновляется каждый час.
Модель δHBV2.0MTS-MC работает как гибрид: нейросети подбирают настройки для физического ядра, а не предсказывают воду напрямую. Это как если бы вместо того, чтобы угадывать, сколько воды пройдёт по трубе, вы бы доверили компьютеру подобрать диаметр трубы и шероховатость стенок, а дальше всё считается по законам гидравлики. Сначала суточная модель долго разгоняется, чтобы накопить снег, влагу и подземные запасы, потом эти состояния передаются почасовой модели, которая следит за каждым ливнем.
Раньше было неясно, можно ли обучить такую распределённую модель с явной маршрутизацией на почасовых данных по всей континентальной части США так, чтобы она превзошла операционную систему на пиках наводнений. Оказалось, что можно: гибридная модель с многомасштабной инициализацией, быстрым инфильтрационным избытком и динамической маршрутизацией улавливает на 33% больше редких наводнений, чем Национальная водная модель США, и на 159% больше, чем чисто нейросетевой базовый вариант. При этом она выдаёт физически интерпретируемые параметры, например полевую влагоёмкость и шероховатость русла, для каждого участка реки.
Построили дифференцируемую модель, где нейросети генерируют параметры физического ядра, а градиенты текут сквозь маршрутизацию и генерацию стока. Обучение на одном графическом процессоре A100 заняло около пяти дней, а симуляция 10 лет почасового стока для всей сети — около четырёх часов. Такие поля параметров раньше требовали лет ручной калибровки, а теперь генерируются за минуты.
В диспетчерской теперь горят все лампочки. Диспетчер видит не только те реки, где стоят датчики, но и каждую малую протоку, где вода может подняться внезапно. Модель может быть развёрнута в операционных системах предупреждения о наводнениях, особенно для ненаблюдаемых районов, и для управления водохранилищами в реальном времени.
Обучение всей модели для континентальной части США заняло около пяти дней на одном графическом процессоре A100, а симуляция 10 лет почасового стока для более чем 800 000 участков рек — всего около четырёх часов на том же GPU. Это на порядки быстрее, чем традиционная калибровка распределённых моделей, которая могла занимать годы.
В романе Кима Стэнли Робинсона «Министерство будущего» описана глобальная система прогнозирования климатических катастроф, которая предупреждает о наводнениях за часы до удара. Модель δHBV2.0MTS-MC — шаг к такой системе: она покрывает всю речную сеть страны и выдаёт прогноз каждый час, что позволяет предупреждать о внезапных паводках в ненаблюдаемых местах.