Нейросеть Google DeepMind добилась беспрецедентной точности прогнозирования развития и траектории движения тропических ураганов. Модель разработали специально для оценки погодных явлений и проверили в работе на примере урагана Эрин, который в начале августа стал набирать силу в Атлантическом океане. Он достиг пятой категории и нанес ущерб Бермудским островам, некоторым районам Карибского бассейна и Восточному побережью США. Это были первые реальные тесты возможностей метеорологической лаборатории Google DeepMind.
Эксперты в отрасли сравнили прогноз, составленный нейросетью, с реальными физическими моделями, которые использует метеослужба США. На всех дистанциях прогнозирования от трех до пяти суток результат Google DeepMind превосходил показатели традиционных методик. Дистанция в пять дней прогнозирования является критически важной для властей и экстренных служб, поскольку от точности и надежности предсказания зависят эвакуационные мероприятия, мобилизация ресурсов и выделение средств на реализацию мер безопасности.
Текущие схемы прогнозирования, даже самые сложные и ресурсоемкие, используют модели, основанные на физике. По сути, они воссоздают состояние атмосферы в разных точках в разные моменты времени с учетом влажности, давления, температуры и их градиентов. Модель Google DeepMind использует принципиально иной подход. Ее обучали с помощью больших объемов данных наблюдений и прошлых погодных событий по всей планете. Отдельно учитывалась ключевая информация о траектории, интенсивности, размере 5000 циклонов, которые фиксировались за последние 45 лет.
Перед испытанием в реальных прогностических условиях Google «обкатала» свою модель на штормах 2023 и 2024 годов. Специалисты компании пришли к выводу, что пятидневный прогноз позволяет предсказать траекторию шторма с лучшей точностью, чем большинство других моделей.
Ранее мы рассказывали, как космические аппараты помогают прогнозировать ураганы.