Исследователи из Национального центра атмосферных исследований США (NSF NCAR) разработали инструмент на базе искусственного интеллекта для заблаговременного прогнозирования суровых погодных условий. Результаты исследования опубликованы в журнале Artificial Intelligence for the Earth Systems.
Традиционные метеорологические модели с высоким разрешением способны моделировать крупные штормы, однако им сложно фиксировать такие локальные явления, как град или торнадо. Для решения этой проблемы была обучена нейронная сеть, которая распознает скрытые закономерности и вычисляет вероятность возникновения опасных явлений.
Новая система опирается на данные эмуляторов погоды, которые имитируют работу традиционных моделей, но требуют значительно меньших вычислительных мощностей. Это позволяет генерировать прогноз в течение нескольких минут, экономя время и энергетические ресурсы вычислительных центров.
Основным преимуществом инструмента является возможность предсказывать погодные аномалии на горизонте от трех до семи дней. Алгоритм анализирует базовые метеорологические переменные и выявляет общие тенденции, указывающие на формирование суровой погоды, даже если стандартные индикаторы отсутствуют.
На данный момент система не дифференцирует конкретные виды угроз, а лишь указывает общую вероятность возникновения опасных условий в заданном регионе. Тем не менее, такое раннее предупреждение предоставляет местным сообществам дополнительное время для подготовки к возможным чрезвычайным ситуациям.
В дальнейшем планируется объединить несколько различных моделей для создания более точных прогнозов с увеличением горизонта планирования до двух недель. Инструмент не заменяет традиционное метеорологическое моделирование, а служит дополнительным средством для повышения надежности данных.
Ранее Наука Mail рассказывала, что российские ученые создали нейросеть для прогноза погоды на месяц вперед.
