WeatherNext: ИИ от DeepMind даёт лишние сутки на подготовку к циклонам

Google DeepMind сообщила о прорыве в прогнозировании тропических циклонов — ураганов и тайфунов, которые за последние 50 лет унесли более 700 тысяч жизней и нанесли ущерб в 1,4 триллиона долларов. В опубликованной в Nature работе исследователи показали, что модель WeatherNext достигла рекордной точности в предсказании траектории циклона, его интенсивности и структуры ветра.

Главное достижение измеряется во времени: в среднем модель даёт синоптикам дополнительные сутки. Трёхдневный прогноз WeatherNext оказывается таким же точным, каким прежние модели были лишь на два дня вперёд. По оценке авторов, это эквивалентно примерно десятилетию развития метеорологии.

Одна модель вместо двух

Раньше прогнозирование циклонов требовало компромисса. Траектория шторма зависит от глобальных атмосферных течений, которые лучше описывали грубые глобальные модели. А интенсивность определяется тонкими термодинамическими процессами у ядра циклона, для чего нужны специализированные модели высокого разрешения. WeatherNext объединяет обе задачи в единой ИИ-модели.

Её обучали одновременно на двух типах данных: почти 20 терабайтах глобальных атмосферных наблюдений и исторической базе IBTrACS, охватывающей около 5000 штормов. Для оценки неопределённости модель использует так называемые Functional Generative Networks и строит ансамбли прогнозов. Если в прошлом сезоне система выдавала 50 сценариев за раз, то теперь — тысячу, что позволяет уловить редкие, но разрушительные события вроде быстрого усиления шторма.

Любопытная деталь, удивившая самих учёных: для точных прогнозов интенсивности модели достаточно разрешения 28×28 км — в сто раз грубее традиционных методов. Компактная версия WeatherNext 2-mini работает при 111×111 км и запускается на одном TPU в бесплатном Colab. Почему такое возможно, пока остаётся открытым вопросом.

Реальные ураганы

Разработка уже пригодилась на практике. В сезон ураганов 2025 года модель помогла Национальному центру по ураганам США спрогнозировать быстрое усиление и выход на сушу урагана «Мелисса» на Ямайке, что дало людям на земле время подготовиться. Полный прогноз на 15 дней модель генерирует менее чем за минуту на TPU.

Работа велась совместно с синоптиками Национального центра по ураганам, института CIRA и британской Met Office. Теперь DeepMind открывает исходный код и веса моделей WeatherNext 2 и WeatherNext Cyclones, надеясь ускорить прогресс всего метеорологического сообщества. Авторы подчёркивают: официальные предупреждения по-прежнему следует получать в национальных службах погоды, а ИИ призван работать в связке с опытом живых специалистов.

Источник: Google DeepMind