Разработка превзошла глобальные метеомодели в предсказании вихревых структур
Группа российских исследователей из МФТИ разработала искусственный интеллект, который способен анализировать данные международных метеорологических служб. Нейросеть предсказывает экстремальные вихри и шторма в Арктике с высокой скоростью — примерно в 50 раз быстрее, чем традиционные сложные модели. Разработка значительно улучшит погодные прогнозы в российском секторе Арктики.
Нейросеть выдаёт высокодетальный прогноз для Баренцева и Карского морей более чем в 50 раз быстрее, чем ресурсоёмкие физические модели. Кроме того, она показывает шторма, которые другие подходы не воспроизводят.
— Михаил Криницкий, заведующий лабораторией машинного обучения в науках о Земле МФТИ
Исследования в этой области ведутся уже долгие годы. На данный момент для оценки поведения океана и его влияния на климат на Земле используются глобальные метеорологические модели с низким пространственным разрешением, не способные прогнозировать мелкие атмосферные вихри, или высокоточные гидродинамические модели, которые требуют огромных вычислительных ресурсов и времени.
Учёные из МФТИ обучили ИИ на результатах вычислений, полученных с помощью гидродинамической модели WRF. Для этого исследователи подготовили набор данных, описывающих погоду в Арктике в 2015-2021 годах.
Используя этот подход, команда просчитала изменения погоды в регионе, а затем сопоставила предсказания ИИ с реальными данными и результатами расчетов WRF и глобальной метеорологической модели ERA5.
Система ИИ из МФТИ не только точно спрогнозировала основные колебания погоды в этом районе, но и смогла воспроизвести так называемую новоземельскую бору, сильный холодный ветер, который быстро движется с горных массивов Новой Земли и представляет опасность для судоходства.
Заведующий лабораторией машинного обучения в науках о Земле МФТИ Михаил Криницкий отметил, что нейросеть значительно превзошла модель ERA5 в прогнозировании вихревых структур, а её результаты почти полностью совпали с данными эталонной модели WRF. В будущем это позволит более точно и с меньшими затратами предсказывать экстремальные погодные явления, обеспечивая безопасность судоходства, работу портов и нефтегазовых платформ в Арктике.