Российские исследователи разработали новую систему искусственного интеллекта, которая способна значительно ускорить прогнозирование опасных погодных явлений в Арктике. По данным пресс-службы МФТИ, нейросеть формирует высокодетализированные прогнозы для Баренцева и Карского морей более чем в 50 раз быстрее, чем классические гидродинамические модели, при этом почти не уступая им в точности.
Как рассказал заведующий лабораторией машинного обучения в науках о Земле МФТИ Михаил Криницкий, новая технология позволяет выявлять вихри и шторма, которые часто остаются незамеченными существующими глобальными метеомоделями. Это особенно важно для регионов Арктики, где сложные атмосферные процессы напрямую влияют на безопасность судоходства, работу портов и эксплуатацию нефтегазовой инфраструктуры.
Традиционные методы прогнозирования опираются либо на глобальные модели с низким пространственным разрешением, либо на чрезвычайно требовательные к вычислительным ресурсам гидродинамические системы. Российские ученые предложили новый подход: обучить нейросеть на данных, полученных при помощи модели WRF, одной из самых точных, но самых «тяжелых» для расчетов.
Для обучения разработчики использовали массив данных о погоде в Баренцевом и Карском морях за 2015–2021 годы. Затем система была протестирована на условиях 2022–2023 годов и сравнилась с результатами WRF, глобальной модели ERA5 и реальными наблюдениями. ИИ не только воспроизвел основные изменения погоды, но и смог точно описать новоземельскую бору — мощный холодный ветер, представляющий серьезную угрозу для судов, что раньше было большой проблемой для большинства моделей.
По словам Криницкого, новая ИИ-система превосходит ERA5 в прогнозировании мелкомасштабных вихревых структур и практически полностью совпадает с эталонными расчетами WRF. В будущем это позволит существенно повысить точность мониторинга экстремальных погодных явлений в Арктике при минимальных затратах вычислительных ресурсов. Пишет источник.
Читайте также: