Российский ИИ научился предсказывать арктические штормы с рекордной точностью

Исследователи из Московского физико-технического института (МФТИ), Института океанологии имени П.П. Ширшова РАН, Института AIRI и Сколковского института науки и технологий создали нейросеть BERTUNet, способную с высокой точностью прогнозировать экстремальные погодные явления в российской Арктике. Разработка особенно эффективна для предсказания полярных циклонов и новоземельской боры — одного из самых опасных ветровых явлений в северной полярной области, когда холодный воздух стремительно срывается с горных массивов Новой Земли.

Главная проблема глобальных метеомоделей — они сглаживают мелкие вихри и температурные аномалии, которые как раз и порождают внезапные штормы. Нейросеть «штрафует» модели за такое усреднение, сохраняя критически важные данные. «В Арктике от качества прогнозов зависит безопасность судоходства, авиационного сообщения, добычи ресурсов и других видов деятельности. При этом в регионе мало метеостанций, а глобальные погодные модели зачастую имеют слишком низкое разрешение или выраженные систематические ошибки», — пояснил заведующий лабораторией машинного обучения в науках о Земле МФТИ Михаил Криницкий.

По данным учёных, новая технология позволила снизить ошибку прогноза температуры более чем вдвое, а неточность определения скорости ветра — примерно на 20%. Разрешение прогнозов удалось повысить, а скорость расчёта годовых ветровых полей сократить с 10 часов до 10 минут. «Нейросеть выдает высокодетальный прогноз для Баренцева и Карского морей более чем в 50 раз быстрее, чем ресурсоемкие физические модели. Кроме того, она показывает шторма, которые другие подходы не воспроизводят», — отметил Криницкий. Алгоритм особенно хорошо справляется с прогнозированием движения шквальных ветров и высоты волн в Баренцевом море, что критически важно для выдачи точных штормовых предупреждений. В перспективе система позволит с меньшими затратами обеспечивать безопасность судоходства, работы портов и нефтегазовых платформ в Арктике.