Крупнейшие технологические компании, включая Google, Microsoft и Huawei, активно внедряют системы искусственного интеллекта для прогнозирования погоды, бросая вызов традиционным методам, основанным на физических моделях. Новые алгоритмы анализируют данные за последние 40 лет и выдают прогнозы за считанные минуты, в то время как классические суперкомпьютерные расчеты требуют часов работы. Однако точность ИИ-моделей пока неоднозначна: они хорошо справляются с крупномасштабными явлениями, такими как циклоны, но часто упускают локальные осадки и резкие изменения температуры.
Экономическая значимость точных прогнозов огромна — для примера, в США ущерб от экстремальных погодных явлений в 2024 году превысил 182 миллиарда долларов. В России погодные являения тоже доставляют неприятности — от тайфунов в районе Дальнего Востока, до разлива рек в Сибири и штормов в Сочи.
Традиционные системы прогнозирования погоды опираются на суперкомпьютеры стоимостью порядка 1,5 миллиарда долларов, способные обрабатывать 60 квадриллионов операций в секунду. Однако даже они не всегда могут предсказать внезапные ливни или последствия редких событий, таких как извержения вулканов. ИИ-модели, напротив, учатся на исторических данных, но пока не способны полностью заменить физические расчеты, особенно в условиях быстро меняющегося климата.
Эксперты сходятся во мнении, что будущее метеорологии — в симбиозе двух подходов. Через пять лет мы можем увидеть гибридные системы, сочетающие скорость машинного обучения с точностью физических моделей». Пока же ИИ-алгоритмы остаются дополнением к традиционным методам, помогая быстрее обрабатывать данные, но не заменяя их полностью. С развитием технологий и накоплением данных искусственный интеллект, вероятно, займет ведущую роль в прогнозировании, но до этого момента доверять исключительно ему будет преждевременно.
Категория информационной продукции 16+
Фото — pixabay.com
Автор: Павел Калтыгин
