ИИ улучшает прогнозирование погоды: исследователи вдвое повысили надёжность прогнозов на срок от 2 до 6 недель вперёд

Современные прогнозы погоды относительно надежны на срок до 10 дней. Температуру, осадки, ветер и время наступления отдельных погодных явлений часто удается предсказать с достаточно высокой точностью.

Однако существующие системы прогнозирования испытывают трудности, когда речь идет о субсезонных прогнозах — примерно на две–шесть недель вперед. На этом горизонте прогнозы в большей степени сосредоточены на вероятностях, температурных аномалиях, характере осадков и повышенном риске определенных погодных условий.

Более точные прогнозы могли бы принести значительную пользу, особенно сельскому хозяйству. Фермеры могли бы лучше готовиться к периодам засухи или чрезмерных осадков и соответствующим образом корректировать планы посева, орошения, внесения удобрений и сбора урожая. Такие прогнозы также важны для управления чрезвычайными ситуациями и обеспечения готовности к стихийным бедствиям.

Исследователи MIT работают над повышением точности прогнозов. Вместо того чтобы просто обучать модель ИИ делать более точные прогнозы, они используют ИИ для выявления повторяющихся или систематических ошибок в существующих моделях прогнозирования, которые их разработчики ранее не замечали, а затем исправляют эти ошибки. Исследование опубликовано в Nature.

Применив свою модель машинного обучения к модели, которая считается золотым стандартом среди существующих моделей прогнозирования, исследователи смогли вдвое повысить надежность прогнозов на срок от двух до шести недель.

Они также применили свой ИИ к менее совершенным моделям прогнозирования, значительно сократив разрыв в эффективности между этими системами и ведущей моделью. Исследователи MIT надеются внедрить этот метод по всему миру, особенно в регионах, где раннее предупреждение о стихийных бедствиях имеет особое значение.