ИИ Google DeepMind начал за сутки предсказывать опасные ураганы

Специалисты Google DeepMind и Google Ресеарч разработали модель искусственного интеллекта ВеатерНекст, способную точно прогнозировать развитие тропических циклонов в среднем на сутки раньше традиционных моделей. По данным Иксбт.ком, эта технология удивила даже метеорологов: её трёхдневный прогноз показал такую же точность, как обычный двухдневный анализ. Об этом Иксбт.ком сообщает .

Возможности новой разработки наглядно продемонстрировал ураган «Мелисса», произошедший в октябре 2025 года. За целых пять дней до выхода шторма на сушу система ВеатерНекст с вероятностью 80% предсказала его движение в сторону Ямайки и усиление до максимальной — пятой — категории. В итоге стихийное бедствие действительно обрушилось на регион, вызвав сильные наводнения и оползни. Такое точное предупреждение за столь длительный срок дало ответственным службам дополнительное время для эвакуации населения, создания запасов и своевременной мобилизации необходимых ресурсов.

Особенности технологии

Одновременное прогнозирование траектории движения и интенсивности тропических циклонов считается одной из самых сложных задач в метеорологии. Если направление движения зависит от глобальных процессов, в частности атмосферных фронтов и ветров, то сила урагана определяется локальными условиями в океане и атмосфере. Предыдущие модели искусственного интеллекта хорошо справлялись с определением траектории, но испытывали трудности при прогнозировании интенсивности.

Модель ВеатерНекст обучалась не только на ограниченном наборе данных о циклонах, но и на огромном массиве обычных метеорологических наблюдений. Такой подход позволил системе одновременно прогнозировать общую погоду и изучать эволюцию тропических циклонов. Больше всего исследователей удивило то, что модель показывала высокие результаты даже при использовании атмосферных данных относительно низкого разрешения, в отличие от традиционных систем.

Создание сценариев и прогнозирование будущего

Кроме того, ВеатерНекст вместо одного фиксированного прогноза создаёт сотни или тысячи вероятных сценариев развития шторма. В рамках этого подхода модель учитывает, что небольшие начальные изменения со временем могут привести к совершенно разным результатам. Если в прошлом году для одного шторма она формировала 50 сценариев, то теперь это число увеличили до 1000. По словам специалистов, получить такое количество вариантов с помощью традиционных численных моделей, используя доступные вычислительные ресурсы, крайне сложно.

Национальный центр США по наблюдению за ураганами подчёркивает, что искусственный интеллект не заменяет специалистов полностью, а служит лишь вспомогательным инструментом. Вместе с тем Google DeepMind открыл для научного сообщества исходный код моделей ВеатерНекст, использовавшихся для сезонного прогнозирования ураганов. Ожидается, что это позволит другим учёным изучить причины высокой точности системы и глубже понять закономерности в атмосфере.