В России разработана инновационная система искусственного интеллекта, направленная на повышение точности прогнозирования опасных вихревых явлений и штормов в арктическом регионе. Эта система интегрирует и детализирует данные, предоставляемые ведущими мировыми метеорологическими службами, что позволяет значительно улучшить качество метеорологических прогнозов. Информация об этом достижении была опубликована пресс-службой Московского физико-технического института (МФТИ) для агентства ТАСС.
Разработанный алгоритм демонстрирует превосходство над существующими физическими моделями в 50 раз по критерию производительности, что делает его одним из наиболее эффективных инструментов в области метеорологического моделирования. Высокая скорость обработки данных и сохранение высокого уровня точности прогнозов являются ключевыми преимуществами данной системы.
Искусственный интеллект, интегрированный в систему, способен выявлять штормовые явления, которые часто остаются незамеченными при использовании традиционных метеорологических методов. Это обусловлено ограниченной способностью глобальных метеорологических моделей воспроизводить мелкие атмосферные вихри из-за их низкого пространственного разрешения. Высокоточные гидродинамические модели, напротив, требуют значительных вычислительных ресурсов, что ограничивает их практическое применение.
Российские ученые предложили инновационное решение данной проблемы, применив искусственный интеллект для повышения качества прогнозов при минимизации вычислительных затрат. Нейронная сеть была обучена на данных гидродинамической модели WRF, охватывающей период с 2015 по 2021 годы и описывающей метеорологические условия над Баренцевым и Карским морями. Это позволило создать систему, способную генерировать высокоточные прогнозы с минимальными вычислительными затратами.
Исследование было проведено коллективом ученых из МФТИ и Института океанологии Российской академии наук (РАН), что подчеркивает междисциплинарный характер данной работы и её значимость для научного сообщества. Результаты данного исследования открывают новые перспективы в области метеорологического прогнозирования, особенно в условиях Арктики, где погодные условия характеризуются высокой динамичностью и сложностью.