Учёные из Московского физико-технического института (МФТИ) и Института океанологии РАН разработали нейронную сеть для прогнозирования экстремальных метеорологических явлений в Арктике. Система способна обрабатывать данные мировых метеорологических служб с производительностью, в 50 раз превышающей сложные физические модели. Нейронная сеть, обученная на данных модели WRF (Weather Research and Forecasting), точно воспроизводит опасные вихревые структуры и штормовые явления. Однако глобальные модели, такие как ERA5 и GFS, недостаточно точно оценивают их количество.
Эффективность нейронной сети была подтверждена на примере новоземельской боры 2022 года. Система точнее воспроизвела структуру и интенсивность ветровых потоков по сравнению с ERA5. Результаты моделирования соответствуют данным метеорологических станций и эталонной модели WRF.
Этот подход открывает перспективы для повышения надёжности и экономической эффективности прогнозирования метеорологических явлений в Арктическом регионе.