Революция в сфере прогнозирования погоды, начатая ещё в середине XX века с использованием громоздких компьютеров, выходит на новый уровень благодаря искусственному интеллекту. Сегодня метеорологи по всему миру, включая экспертов британской метеорологической службы Met Office, используют ИИ, чтобы не просто предсказывать погодные условия, но делать это с беспрецедентной точностью и на гораздо более длительные сроки.
«Мы наблюдаем настоящий скачок в развитии методов прогнозирования, сравнимый с тем, как всё изменилось, когда мы впервые начали использовать компьютеры», — заявляет Кирстин Дейл, директор по ИИ британской метеослужбы. По её словам, резко возросшие объёмы данных, мощность вычислительных систем и эффективность аналитических моделей открывают невиданные прежде горизонты.
ИИ способен выявлять закономерности в огромных массивах информации — а атмосфера с её сложными динамическими процессами идеально подходит для применения таких технологий. Как отмечает The Financial Times, это не просто технологический прогресс: более точные прогнозы и своевременные предупреждения о стихийных бедствиях могут спасти жизни, обеспечить безопасность и повысить экономическую эффективность — от фермерских хозяйств до энергетики и финансов.
От «текущего прогноза» до месяцев вперёд
ИИ уже продвинул точность так называемого «nowcasting» — краткосрочного прогноза на ближайшие часы. Теперь же его возможности распространяются на среднесрочные и даже субсезонные прогнозы — от двух недель до двух месяцев. Об этом говорит профессор машинного обучения Кембриджского университета Ричард Тёрнер, участвующий в разработке ИИ-моделей в Институте имени Алана Тьюринга.
Интерес к новым возможностям побуждает к инвестициям крупнейшие ИТ-компании — Google DeepMind, Nvidia, Microsoft, IBM, а также стартапы в области метеорологии, такие как американские Brightband и Silurian.
В этой гонке участвуют не только частные компании, но и государственные метеослужбы, университеты и специализированные организации, такие как AccuWeather и The Weather Company. Их клиенты — энергетика, строительство, сельское хозяйство, транспорт, ритейл, туризм и, конечно, широкая общественность.
Однако на фоне этого стремительного прогресса появляются и тревожные сигналы. Например, предложенные администрацией Дональда Трампа сокращения бюджета Национального управления океанических и атмосферных исследований США (NOAA) могут поставить под угрозу доступность данных, на которых обучаются ИИ-модели. Только в 2026 году планируется урезать финансирование NOAA на $1,5 млрд, или 24%, что уже привело к оттоку более 500 специалистов из Национальной метеорологической службы.
Все пять ныне живущих бывших руководителей NWS подписали открытое письмо, в котором предупреждают: нехватка кадров в локальных отделениях может привести к «ненужным человеческим жертвам».
Геополитика и приватизация данных
Ещё один источник тревоги — нарастающая геополитическая напряжённость, способная подорвать международное сотрудничество в обмене погодными данными. Между тем, именно глобальный доступ к данным с китайских, американских, европейских спутников и других источников обеспечивает высокое качество прогнозов.
«Метеосообщество пока не до конца осознало опасность этих изменений», — считает профессор Тёрнер. По его мнению, любое ограничение потока данных подрывает глобальные системы, особенно на фоне изменений климата.
Однако есть и положительные тенденции. Снижение стоимости запуска спутников на низкую орбиту позволяет частным компаниям создавать собственные «созвездия» спутников. Например, американский стартап Tomorrow.io уже вывел на орбиту девять спутников и планирует пополнить группировку в ближайшие месяцы.
«Когда мы начинали, все говорили, что построить собственную спутниковую систему — это слишком дорого. Но новая космическая экономика сделала невозможное реальностью», — утверждает Шимон Элькабетц, генеральный директор Tomorrow.io.
Тем не менее, он подчёркивает: частный сектор может лишь дополнять работу таких гигантов, как NOAA, но не заменить их полностью.
Новая эпоха — и новые подходы
Ранее прогноз погоды базировался на численных моделях: миллионы наблюдений с суши, моря, воздуха и орбиты загружались в суперкомпьютеры и обрабатывались с помощью уравнений физики. Этот подход до сих пор актуален, особенно на стадии предварительной обработки данных (ассимиляции), но теперь он дополняется ИИ, который самостоятельно предсказывает развитие атмосферных процессов.
Итоги многообещающие. Европейский центр среднесрочных прогнозов (ECMWF) сообщает, что их первая операционная ИИ-модель, запущенная в феврале, повысила точность прогнозов на 20% по ключевым параметрам — например, траектории тропических циклонов.
Глава ECMWF Флоренс Рабье подчёркивает: за последние десятилетия благодаря развитию техники и доступу к данным точность прогноза за 7 дней достигла уровня трёхдневного прогноза 1980-х годов. Более того, исчезла разница в точности между северным и южным полушариями — раньше она была ощутимой из-за нехватки данных на юге.
Но следующий шаг — это так называемые «end-to-end» модели, которые полностью исключают этап ассимиляции и работают напрямую с необработанными данными. Например, система Aardvark, созданная институтом Тьюринга совместно с ECMWF, способна работать на обычных настольных компьютерах, а не суперкомпьютерах.
Такие решения особенно важны для стран с ограниченными ресурсами: теперь даже небольшая станция может внести вклад в глобальный прогноз.
Ограничения и потенциал
Критики утверждают, что ИИ может плохо справляться с экстремальными погодными явлениями в условиях изменяющегося климата, поскольку обучен на данных прошлого. Однако замдиректора ECMWF Флориан Паппенбергер с этим не согласен: «Мы доказали, что модели машинного обучения могут предсказывать аномальные события — будь то ливни в ОАЭ или снегопады в Новом Орлеане».
Кроме того, ИИ позволяет применять так называемую «ансамблевую технику» — прогон модели с разными начальными условиями. Ранее это было слишком ресурсоёмко, но теперь, по словам представителя Nvidia Дайона Харриса, можно проводить тысячи таких запусков и получать диапазон возможных сценариев, включая экстремальные.
Точность достигает нового уровня: система CorrDiff от Nvidia, обученная на данных Тайваня, повышает разрешение прогноза с 25 км до 2 км. Её уже адаптировали для США и в будущем планируют распространить по всему миру.
Роль человека не исчезнет
Вопрос, волнующий многих: заменит ли ИИ метеорологов? Специалисты Met Office считают, что нет. Наоборот, потребность в профессиональных интерпретаторах данных возрастёт. Люди будут проверять ИИ-прогнозы, устранять ошибки (например, когда сенсор размещён слишком близко к фургону с мороженым) и объяснять риски общественности.
«Я вижу всё более тесную симбиоз между ИИ и традиционными методами», — говорит Кирстин Дейл. — «Нам нужно, чтобы они работали в команде».
ИИ не отменяет науку — он делает её мощнее. И эта революция только начинается.
Настоящая статья была подготовлена на основе материалов, опубликованных The Financial Times. Автор не претендует на авторство оригинального текста, а представляет своё изложение содержания для ознакомительных целей.
Оригинальную статью можно найти по ссылке здесь.
Все права на оригинальный текст принадлежат The Financial Times.
