Погода всегда была одной из самых важных и обсуждаемых тем во всем мире. От ежедневных решений, связанных с одеждой и планированием событий, до масштабных действий по защите жизни и имущества во время чрезвычайных ситуаций — точные прогнозы играют ключевую роль в нашей жизни. С развитием технологий и появлением искусственного интеллекта (ИИ) и машинного обучения появился новый виток в методах предсказания погодных условий. Сегодня крупнейшие технологические компании применяют ИИ для прогнозов погоды, предлагая альтернативу традиционным методам, основанным на физике атмосферы и огромных вычислительных мощностях. Но действительно ли эти модели более эффективны и надежны, чем привычные методы? Понимание особенностей и ограничений искусственного интеллекта в метеорологии помогает сделать объективные выводы и увидеть влияние этой инновации на будущее отрасли.
Традиционные методы прогнозирования погоды основываются на физике атмосферы. Это сложные компьютерные модели, работающие на мощнейших суперкомпьютерах стоимостью сотни миллионов фунтов или долларов. Они обрабатывают миллиардные объемы данных о температуре, давлении, скорости ветра и множестве других параметров, помещая их в глобальную трехмерную сетку. Именно за счет физических уравнений, описывающих поведение атмосферы, эти модели постепенно улучшают точность прогнозов. Но процесс требует огромных затрат времени и ресурсов — отдельные прогнозы могут занимать несколько часов на суперкомпьютерах.
В противоположность им, модели машинного обучения работают совсем иначе. Вместо того чтобы использовать физические законы напрямую, они обучаются на исторических данных, анализируя десятки лет архивов метеорологических наблюдений и прогнозов. Благодаря этому подходу прогнозы могут формироваться за доли секунды на обычных персональных компьютерах. Это принципиально меняет подход к метеорологии, позволяя получать прогнозы с минимальными затратами вычислительной энергии и времени. Главный вопрос — насколько качественные прогнозы дают такие ИИ модели.
Для проверки их эффективности специалисты обращаются к проверке прогнозов на реальные погодные условия и сравнению с проверенными традиционными моделями. В зимнем сезоне 2024-2025 годов исследования показали, что некоторые ИИ модели, например GraphCast от Google и Aurora от Microsoft, смогли превзойти старые модели по точности прогнозирования атмосферного давления. Другие, например FourCastNet от Nvidia и Pangu-Weather от Huawei, показали менее уверенные результаты. Это говорит о том, что качество ИИ моделей варьируется в зависимости от компании-разработчика и применённых алгоритмов. Однако все модели, будь то традиционные или ИИ, сталкиваются с единой проблемой — точность прогнозов заметно снижается с увеличением горизонта прогноза.
Когда речь идет о прогнозах более чем на 10 дней вперед, ни один из существующих методов не может гарантировать надежных предсказаний из-за высокой непредсказуемости атмосферы. Это накладывает естественные ограничения на потенциал любой модели, как традиционной, так и основанной на машинном обучении. Стоит отметить, что машинное обучение зачастую зависит от данных, поступающих с традиционных моделей. Например, начальные условия для ИИ прогнозов — это фундаментальные данные, предоставленные именно классическими методами, без которых модели на основе ИИ не смогут работать с максимальной точностью. Таким образом, ИИ и традиционные модели зараз разные инструменты, скорее дополняющие друг друга.
Еще одна существенная проблема современных ИИ моделей — низкое разрешение. Большинство из них прогнозируют погоду с разрешением около 28 квадратных километров, что ограничивает возможности выявления мелких локальных явлений, таких как кратковременные ливни и локальные грозы. В отличие от этого, модели с физическим основанием в определённых регионах имеют разрешение до 1,5 километров и могут предоставлять высокодетализированные прогнозы, хотя и с большими затратами ресурсов. Особое внимание уделяется прогнозированию экстремальных событий — ураганов, наводнений, крупных бурь. СМИ регулярно сообщают о том, что ИИ модели лучше предсказывают путь ураганов, например их топлив, однако прогнозирование силы ветра и, соответственно, возможного ущерба оказывается менее точным.
Это связано с тем, что Логика работы ИИ основывается на усреднении и анализе большого количества исторических событий, из-за чего они могут не учитывать уникальные характеристики каждого конкретного погодного явления. Кроме того, модели, обученные на исторических данных за последние 40 лет, могут неадекватно предсказывать погоду в условиях меняющегося климата. Глобальное потепление и накопление парниковых газов меняют атмосферные процессы, и прошлое уже не всегда является полной и надежной схемой для будущих прогнозов. Для успешной работы в меняющемся мире ИИ модели должны учитывать новые климатические тенденции и обладать возможностью адаптации к ним. Что же ждет мировую метеорологию в ближайшие пять лет? По мнению экспертов, традиционные физические модели и ИИ не станут взаимозаменяемыми, зато их совместное применение позволит объединить точность и скорость, которых ранее трудно было достичь.
Гиперлокализированные и быстрые прогнозы, созданные на базе ансамбля разных методов, обеспечат более надёжное информирование населения и подготовку к различным климатическим неожиданностям. С одной стороны, искусственный интеллект открывает новые горизонты в области прогноза погоды, позволяя обрабатывать мегатонны данных за минуту и предлагать решения там, где прежде их не было вовсе из-за ограничений вычислительных мощностей. С другой — пока ИИ недостаточно зрел для полного замещения традиционных методов, особенно когда речь заходит о сложных или редких погодных явлениях, требующих глубокого физического знания атмосферы и её процессов. В целом, будущее прогнозирования погоды обещает стать гибридным, базирующимся как на огромном опыте науки и физике, так и на возможностях искусственного интеллекта. Это позволит не только повысить точность и надежность предсказаний, но и быстрым образом обеспечивать нуждающихся оперативной информацией, что особенно важно в свете усиливающихся климатических вызовов современности.
При активном развитии технологий и алгоритмов ИИ совсем скоро станет привычным инструментом в арсенале метеорологов всего мира, значительно улучшая качество жизни миллионов людей.
