ИИ научился предсказывать траекторию ураганов примерно на день раньше лучших традиционных моделей
Исследователи Google DeepMind и Google Research разработали систему WeatherNext Cyclones, которая прогнозирует траекторию, интенсивность и размеры тропических циклонов. В испытаниях модель получила примерно сутки дополнительной заблаговременности по сравнению с ведущими оперативными системами. Иными словами, прогноз той же точности можно получить примерно на день раньше.
Система обучалась на глобальных атмосферных данных и базе IBTrACS, содержащей сведения почти о 5000 исторических тропических циклонах. Исследователи проверили её на штормах 2023–2025 годов. Согласно в Nature, WeatherNext Cyclones улучшила прогнозы траектории, максимальной скорости ветра и размеров области сильных ветров примерно на один день или больше.
Особенно заметна разница на горизонте около пяти суток. Средняя ошибка прогноза траектории WeatherNext Cyclones составляла примерно 230 километров, тогда как у ансамблевой модели ECMWF — около 370 километров, а у другой ИИ-модели Google GenCast — около 335 километров.
WeatherNext Cyclones не выдаёт одну единственную траекторию. Она строит до 1000 возможных сценариев развития шторма, что позволяет оценивать вероятность редких и опасных событий, например быстрого усиления перед выходом на сушу. Прогноз может рассчитываться на период до 15 суток, а один полный расчёт выполняется менее чем за минуту на специализированном процессоре TPU.
Во время сезона ураганов 2025 года систему уже использовали специалисты Национального центра ураганов США. При формировании урагана Melissa WeatherNext заранее показывала высокий риск того, что он достигнет пятой категории перед выходом на Ямайку.
Авторы подчёркивают, что ИИ не должен заменять метеорологов. Его задача — дополнять традиционные физические модели и давать специалистам дополнительный источник прогноза.
Главное преимущество системы заключается именно во времени. Дополнительные сутки могут дать прибрежным регионам больше возможностей для эвакуации, подготовки инфраструктуры и предупреждения населения.