С изменением климата традиционные методы прогнозирования погоды перестают работать эффективно. Стандартные модели, обучающиеся на исторических данных, часто пасуют перед аномалиями — «черными лебедями», вроде рекордной жары или внезапных наводнений, которых просто не было в статистике прошлого. Группа ученых нашла решение в гибридном подходе, совместив мощь искусственного интеллекта с фундаментальными законами физики.
Исследование, результаты которого обсуждаются в научном сообществе, показало впечатляющие результаты. Объединив китайскую нейросеть Pangu-Weather с физической глобальной климатической моделью и специальными математическими алгоритмами для редких событий, ученые смогли точно симулировать вероятности экстремальных тепловых волн. Более того, модель GraphCast от Google DeepMind в ходе тестов сумела предсказать катастрофические ливни в Дубае в апреле 2024 года за целых восемь дней до их начала — результат, недостижимый для многих классических систем.
Главное преимущество нового метода — способность к «трансферному обучению». Например, модель может изучить поведение ураганов в Атлантике и применить эти знания для прогноза тайфунов в Тихом океане, даже если в этом регионе подобных штормов раньше не наблюдалось. Это открытие дает человечеству шанс лучше подготовиться к катаклизмам будущего, которые, по мере потепления планеты, будут случаться всё чаще.