Прогноз погоды на 9 месяцев: российская нейросеть учится видеть будущее

Анализ прошлого для будущего

Специалисты Института природно-технических систем в Севастополе представили первую в России нейросетевую модель, способную давать детализированный прогноз осадков, температуры и рисков паводков на невиданный срок – до девяти месяцев. Нейросеть анализирует климатические данные за последние 70 лет и ежемесячно обновляет прогнозы. Она вычисляет средние показатели температуры, количество осадков и вероятность отклонений от нормы.

Традиционные физико-математические модели, основанные на уравнениях гидродинамики, крайне ресурсоемки и с ростом срока предсказания быстро накапливают погрешности, превращаясь в «хаотичный» сценарий. Нейросеть же, обученная на массивах исторических данных за десятилетия, ищет скрытые паттерны, сложные взаимосвязи в климатической системе, которые не всегда очевидны для классических алгоритмов. Она не вычисляет погоду «с нуля», а, по сути, распознает знакомые ей сценарии развития атмосферных процессов и экстраполирует их в будущее.

От примет к суперкомпьютерам

Веками человечество полагалось на народные приметы, аккумулирующие эмпирические наблюдения. Прорывом XX века стала численная метеорология, основанная на трудах Льюиса Фрая Ричардсона и возможностях первых ЭВМ. С появлением суперкомпьютеров и спутникового мониторинга сроки и точность прогнозов значительно выросли, но принципиальный барьер – так называемый «предел предсказуемости» синоптических процессов (около 2-3 недель) – оставался незыблемым для детальных прогнозов. Долгосрочные же сезонные прогнозы Всемирной метеорологической организации часто были слишком общими, без детализации по регионам и срокам.

Андрей Лубков - ведущий инженер-исследователь Института природно-технических системЭто единственная в России система, которая предсказывает не только погоду, но и условия для паводков. Например, она могла бы заранее предупредить о наводнении в Ялте в 2021 году или паводке в Севастополе в 2024-м

Гиганты вроде Google (модель GraphCast) и NVIDIA (FourCastNet) уже демонстрируют, что ИИ может предсказывать погоду быстрее и, на некоторых сроках, точнее традиционных методов. Однако фокус часто смещен на краткосрочные и среднесрочные прогнозы. Российская разработка делает ставку на уникальную нишу – сверхдолгосрочный региональный прогноз, что особенно важно для такой огромной и климатически разнообразной страны.

«Умная» метеорология

Внедрение подобных нейросетевых моделей обещает трансформацию целых отраслей. Заблаговременное знание об ожидаемых осадках и температурных аномалиях за 6-9 месяцев позволит оптимально планировать сельскохозяйственные работы: севооборот, выбор культур, сроки посева и уборки, уменьшая риски и увеличивая урожай.

Прогноз паводковых рисков на целый сезон вперед даст возможность заблаговременно проводить противопаводковые мероприятия, укреплять дамбы, планировать ресурсы МЧС. Это вопрос спасения жизней и сокращения экономического ущерба. А гидроэнергетика будет эффективнее управлять наполнением водохранилищ, тепловая – планировать нагрузку в преддверии аномальных холодов или жары.

Разработка севастопольских ученых показывает переход от реактивного к проактивному управлению климатическими рисками. Будущее метеорологии – не в увеличении мощности суперкомпьютеров, а в симбиозе физических моделей и искусственного интеллекта, способного найти порядок в кажущемся хаосе.