В мире метеорологии давно существует негласное правило — любой прогноз, выходящий за предел двух недель, теряет смысл. Это ограничение связано с хаотичной природой атмосферы и так называемым «эффектом бабочки», известным с 1960-х годов, — малейшие отклонения в начальных условиях со временем приводят к непредсказуемым результатам.
Но недавняя работа исследователей из Университета Вашингтона ставит это представление под сомнение, сообщает Science. Ученые использовали модель искусственного интеллекта GraphCast, разработанную Google и обученную на 40-летнем массиве метеоданных. Модель смогла формировать достоверные прогнозы на срок больше 30 дней.
Вместо того, чтобы просто брать текущие наблюдения, исследователи сравнивали прогнозируемое и фактическое состояние атмосферы в прошлом, «обратным ходом» уточняя начальные данные. Это позволило значительно повысить точность краткосрочных прогнозов (до 10 дней) — в среднем на 86%, а заодно выявить потенциал для долгосрочных, вплоть до 33 дней.
Однако подход имеет важные ограничения. Пока модель тестировали только на исторических данных. Кроме того, некоторые ученые предупреждают: такая корректировка может создавать эффект «самоисполняющегося пророчества», при котором модель просто подстраивает прогноз под себя.
Тем не менее попытка сместить предел предсказуемости выглядит многообещающей. Сейчас месячный прогноз все еще остается амбициозной задачей — для него потребуется более точное понимание состояния атмосферы, чем позволяют современные спутники и метеозонды. Но, как отмечают исследователи, если горизонт прогнозов расширяется, это не повод останавливаться.
Ранее Наука Mail рассказывала о том, когда будет конец света, и что думают ученые об апокалипсисе.
