Нейросеть Google DeepMind показала выдающиеся результаты в прогнозировании развития тропических ураганов. Это первый случай, когда модель искусственного интеллекта смогла превзойти традиционные метеорологические методы, основанные на физических расчетах атмосферы.
Новая система была протестирована на урагане Эрин, который в начале августа стремительно усилился в Атлантике и достиг пятой категории мощности. Он обрушился на Бермудские острова, затронул часть Карибского региона и Восточное побережье США. Именно этот ураган стал первым серьёзным испытанием возможностей метеолаборатории Google DeepMind.
Прогнозы ИИ сравнили с расчетами Национальной метеорологической службы США, которые используют физические модели атмосферы. На дистанции от трёх до пяти суток прогнозы нейросети оказались более точными.
Пятидневное предсказание считается ключевым для служб спасения и местных властей: от точности зависит своевременность эвакуации, распределение ресурсов и предотвращение человеческих жертв.
Классические метеосхемы опираются на физику: они учитывают температуру, влажность, давление, ветровые потоки и их градиенты, формируя сложные динамические карты атмосферы. Но Google DeepMind пошла иным путем.
Нейросеть обучили на гигантском массиве данных: десятки лет наблюдений за климатом и более 5000 зафиксированных циклонов за последние 45 лет. При этом учитывались параметры траектории, силы и размеров ураганов.
Прежде чем использовать систему на реальных событиях, её протестировали на примерах циклонов 2023 и 2024 годов. Результаты оказались убедительными: на горизонте пяти дней модель DeepMind предсказывала траектории точнее, чем большинство существующих аналогов.
Успех Google DeepMind открывает новую эру в метеорологии. Если раньше прогнозирование полагалось в первую очередь на физику атмосферы, то теперь ИИ может не только дополнять, но и превосходить эти методы. В будущем подобные системы помогут экстренным службам более эффективно готовиться к ударам стихии, снижая риск катастрофических последствий.