Синоптики надеются, что новые алгоритмы позволят раньше предупреждать о приближении опасной погоды.

Алгоритмы искусственного интеллекта (ИИ) могут производить прогнозы погоды быстрее, чем традиционные алгоритмы, используя малую часть вычислительных затрат. Но поскольку обучение ИИ требует больших объёмов данных, до сих пор он был наиболее успешным в создании прогнозов глобального масштаба. До недавнего времени исследователям не хватало данных, необходимых для обучения алгоритмов прогнозированию мелкомасштабных погодных условий, таких как грозы.

Флора и Потвин (Flora and Potvin) расширили прогнозирование погоды на основе ИИ до событий масштаба гроз, обучив нейронную сеть Google GraphCast на данных из системы Warn-on-Forecast NOAA. Исследовательский проект Warn-on-Forecast генерирует прогнозы с высоким разрешением для областей, где вероятны экстремальные погодные условия, с целью выпуска более ранних предупреждений о торнадо, сильных грозах и внезапных наводнениях.

Модель ИИ, названная WoFSCast, изучила динамику ключевых характеристик гроз, включая восходящие потоки, которые подпитывают штормы термодинамической энергией, и холодные воздушные карманы, которые образуются под штормами и влияют на то, как штормы движутся и растут.

Модель дала в основном точные прогнозы того, как будут развиваться штормы в течение двух часов; эти прогнозы совпали на 70–80% с прогнозами, сгенерированными системой Warn-on-Forecast. Процесс генерации прогноза занял всего 30–40 секунд с использованием одного графического процессора. Это как минимум в 10 раз быстрее, чем использование текущей системы Warn-on-Forecast для генерации прогнозов без ИИ.

Исследователи предполагают, что с дополнительными данными для обучения WoFSCast может стать ещё более универсальным, например, предсказывая поверхностные ветры и осадки в тропических циклонах, выходящих на сушу, а также то, как будут распространяться лесные пожары. Используя систему, усовершенствованную с помощью ИИ, Национальная метеорологическая служба сможет быстрее выпускать предупреждения о суровых погодных условиях и уменьшать вред, наносимый этими экстремальными явлениями.
(Geophysical Research Letters, https://doi.org/10.1029/2024GL112383, 2025)

 

Ссылка: https://eos.org/research-spotlights/storm-prediction-gets-10-times-faster-thanks-to-ai