Российские учёные создали систему искусственного интеллекта, которая детализирует данные мировых метеослужб и прогнозирует опасные вихри и шторма в Арктике примерно в 50 раз быстрее, чем классические физические модели. Разработка предназначена для Баренцева и Карского морей и, по данным МФТИ, уже показала себя эффективнее глобальных прогнозных систем. Об этом сообщили в пресс-службе вуза со ссылкой на заведующего лабораторией машинного обучения в науках о Земле Михаила Криницкого.
Сейчас для прогноза погоды в океане используются два подхода. Глобальные модели, такие как ERA5, дают картину в низком пространственном разрешении и плохо «видят» небольшие атмосферные вихри. Высокоточные гидродинамические схемы вроде модели WRF требуют огромных вычислительных ресурсов и времени.
Исследователи МФТИ и Института океанологии РАН предложили обучить нейросеть на результатах расчётов WRF. Для этого подготовили массив данных по погоде над Баренцевым и Карским морями за 2015–2021 годы и использовали его как эталон.
После обучения систему протестировали на условиях 2022–2023 годов, сравнив её прогнозы с реальными наблюдениями, расчётами WRF и глобальной моделью ERA5. Нейросеть не только точно воспроизвела общие колебания погоды, но и смогла показать новоземельскую бору — редкий, очень сильный холодный ветер, исходящий с гор Новой Земли и опасный для судоходства.
По словам Криницкого, по качеству описания вихревых структур ИИ заметно превзошёл ERA5, а его результаты почти совпали с расчётами WRF при гораздо меньших затратах времени и ресурсов. В перспективе такая система позволит точнее и быстрее прогнозировать экстремальные явления в Арктике и повышать безопасность судоходства, работы портов и нефтегазовой инфраструктуры, сообщает ТАСС.
Читайте также: