Учёные научились прогнозировать погоду на Марсе с помощью искусственного интеллекта

Как сообщает Иксбт.ком, исследователи успешно испытали возможность адаптации модели искусственного интеллекта, предназначенной для прогнозирования земной атмосферы, к условиям другой планеты — Марса, где изменения происходят значительно сложнее. Новая система МарсКаст, созданная на основе нейросетевой модели ГрафКаст для Земли, позволила рассчитывать погоду на Красной планете с рекордными скоростью и точностью. Об этом Иксбт.ком сообщает .

На начальном этапе модель достаточно точно отражала текущее состояние атмосферы Марса на основе знаний, полученных в земных условиях, однако вскоре утратила собственную динамику и перестала полноценно воспроизводить суточные изменения температуры. Чтобы устранить эту проблему, учёные решили переобучить модель с использованием базы данных Марс Климате Датабасе (МКД).

Модель МарсКаст и принцип её работы

В процессе совершенствования системы учитывались температура, горизонтальные и вертикальные ветры. Кроме того, была добавлена солнечная радиация на верхней границе атмосферы как основной фактор, определяющий нагрев планеты. Влажность оставили постоянной в упрощённом виде: хотя фактическая относительная влажность на поверхности Марса большую часть времени ниже 10 процентов, перед рассветом она может кратковременно повышаться до уровня насыщения.

Всего после 10 эпох обучения МарсКаст начал восстанавливать надёжный суточный температурный цикл на Марсе. После 300 эпох, используя данные всего за 30 дней, модель заметно стабилизировалась и продолжила улучшаться. В результате она точно воспроизвела сезонную и вертикальную структуру в 10-дневных прогнозах, а также характер движения ветров.

Скорость вычислений и планы на будущее

Одним из главных преимуществ нового подхода стали высокая скорость и экономичность. Согласно данным, 10-дневный прогноз с шагом 6 часов и разрешением 1° МарсКаст рассчитывает всего за 2 минуты с помощью одного GPU. Для сравнения, традиционной физической модели для такого прогноза требуется 1 CPU и 30 минут, причём она работает с более низким разрешением — 5°.

Исследователи отмечают, что метеорологические модели искусственного интеллекта, созданные для Земли, действительно способны частично воспроизводить динамику других планет, однако адаптация остаётся обязательным этапом из-за огромных различий в химическом составе атмосферы, радиационном балансе и тепловой инерции. На следующем этапе авторы планируют добавить перенос пыли и его влияние на радиацию, а также проверить систему по данным орбитальных аппаратов и наземных станций. В будущем такие технологии могут помочь планировать пилотируемые и роботизированные миссии, в том числе заранее оценивать риск пылевых бурь.