На пути к долгосрочным прогнозам погоды благодаря ИИ

После демонстрации своих возможностей с краткосрочными и среднесрочными прогнозами погоды искусственный интеллект делает еще один шаг к следующему поколению метеорологических услуг , открывая также более долгосрочные сезонные прогнозы , которые направлены на предоставление информации на следующие три месяца. В исследовании, проведенном Центром исследований климата имени Хэдли Метеорологического бюро Великобритании и опубликованном в журнале NPJ Climate and Atmospheric Science, модель ИИ под названием ACE2 из Института искусственного интеллекта Аллена в США продемонстрировала сравнимую производительность с классическими методами, используемыми в настоящее время, используя гораздо меньшую вычислительную мощность . Однако не во всех случаях: она по-прежнему испытывает трудности с экстремальными явлениями , что означает, что физике и ИИ придется работать рука об руку.

Чтобы оценить точность Ace2, исследователи под руководством Криса Кента протестировали его на прогнозах для 23 прошедших зим в Северном полушарии : результаты оказались схожими , хотя и не лучше, чем те, которые были получены классическими методами, основанными на физике атмосферы , однако выявились и некоторые недостатки. Например, прогнозы на зиму 2009-2010 годов , которая была особенно холодной во многих частях Европы, включая Италию, всё равно показали значительную разницу в ущерб ИИ .

«Зима 2009–2010 годов была исключительной и представляет собой важнейший испытательный полигон для прогнозирования», — говорит Адам Скейф, соавтор исследования, — «но без учёта физических принципов, лежащих в основе традиционных моделей, решения на основе ИИ с трудом справлялись с прогнозированием этого более экстремального случая . Важно будет использовать преимущества этих моделей машинного обучения для ускорения совершенствования сезонного прогнозирования», — продолжает Скейф, — «при этом сохраняя поддержку физического понимания атмосферы».