Метеорологические агентства в Европе и Северной Америке начали запускать модели искусственного интеллекта рядом с многолетними физическими системами прогнозирования и в некоторых случаях объединяют их. Сдвиг обусловлен способностью ИИ создавать глобальный 10-дневный прогноз менее чем за минуту на одном процессоре, в отличие от часов работы суперкомпьютера для традиционного численного прогнозирования погоды, согласно Google DeepMind и Европейскому центру среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).
Что на самом деле делают GraphCast и AIFS
GraphCast, созданный компанией Google DeepMind, — это модель машинного обучения, которая использует графические нейронные сети для обработки данных о погоде на более чем одном миллионе точек сетки, охватывающих поверхность Земли с разрешением 28 на 28 километров. Он берет состояние атмосферы с шести часов раньше и текущее состояние, затем прогнозирует следующие шесть часов; повторное выполнение этого шага дает 10-дневный прогноз. Модель и её результаты были опубликованы в журнале Science 14 ноября 2023 года, при этом её код был выпущен в открытом исходном коде, согласно собственному объявлению Google DeepMind.
ECMWF создала собственную систему — Систему прогнозирования искусственного интеллекта (AIFS), которая стала операционной 25 февраля 2025 года, работая наряду с традиционной физической Интегрированной системой прогнозирования (IFS) центра. AIFS использует те же исходные данные, что и IFS — примерно 60 миллионов качественно контролируемых наблюдений со спутников, самолетов, буев и наземных станций, собираемых каждые шесть часов, — но применяет модель машинного обучения, обученную на исторических паттернах погоды, вместо прямого решения физических уравнений, согласно ECMWF.
Насколько точны модели ИИ, по данным организаций, которые их создали
Google DeepMind сообщила, что GraphCast дал более точные прогнозы, чем High Resolution Forecast (HRES) компании ECMWF — описанный компанией как отраслевой эталон — по более чем 90% из 1380 тестовых переменных и сроков, и по 99,7% переменных, специфичных для тропосферы, слоя атмосферы, где происходит большая часть погодных явлений. DeepMind также сообщила, что GraphCast предсказала выход урагана Lee на берег Новой Шотландии за девять дней до этого.
ECMWF сообщила, что AIFS «превосходит передовые физические модели по многим показателям, включая ход тропических циклонов, с улучшениями до 20%», при этом используя примерно в 1000 раз меньше энергии на один прогноз, чем традиционные методы.
Три системы ИИ для прогнозирования погоды, по источникам| Система | Создана | Статус | Заявленное преимущество в производительности |
|---|
| GraphCast | Google DeepMind | Опубликовано в Science, ноябрь 2023 г.; открыт исходный код | Более точен, чем HRES ECMWF, по более чем 90% из 1380 тестовых переменных |
|---|
| AIFS | ECMWF | Операционна с 25 февраля 2025 г. | На 20% лучше для хода тропических циклонов; примерно в 1000 раз меньше энергии на прогноз |
|---|
| GEML (гибридная) | Environment and Climate Change Canada | Операционна с 27 мая 2026 г. | Построена на GraphCast; объединяет ИИ и физику через «спектральное направление» |
|---|
Гибридный подход Канады: ИИ направляет физическую модель
Environment and Climate Change Canada пошла другим путем, создав канадскую модель ИИ под названием Global Environmental eMuLator (GEML) на основе открытого кода GraphCast от DeepMind и обучив её на канадских исторических данных о погоде. Вместо замены физической модели агентство объединяет оба подхода через технику, которую оно называет «спектральным направлением»: традиционная модель мягко направляется к состоянию атмосферы, генерируемому GEML, при этом более тонкие детали, актуальные для суровой погоды, все еще развиваются с использованием установленных физических уравнений, согласно официальному объявлению агентства. Гибридная система стала операционной 27 мая 2026 года после более года тестирования.
Environment and Climate Change Canada сказала, что модели ИИ могут превосходить традиционные компьютерные модели для крупномасштабных атмосферных паттернов, что имеет наибольшее значение при более длительных сроках прогноза, но не опубликовала конкретную цифру улучшения в объявлении.
Где ИИ все еще отстает
И ECMWF, и Environment and Climate Change Canada указали на ограничения. AIFS от ECMWF в настоящее время работает только как детерминированный единственный прогноз; версия ансамбля, предлагающая 50 вариаций прогноза, которая является стандартом для оценки неопределенности прогноза, все еще разрабатывается, согласно ECMWF. Environment and Climate Change Canada сказала, что сами по себе текущие модели ИИ прогнозируют только ограниченное количество переменных, чего недостаточно для оперативного использования, и что они сглаживают более тонкие атмосферные детали способами, которые могут снизить точность для определенных типов экстремальной погоды — одна из причин, по которым агентство выбрало гибридный дизайн вместо системы только на основе ИИ.
Вопросы
- Что такое GraphCast?
- GraphCast — это модель прогнозирования погоды на основе машинного обучения, созданная Google DeepMind, которая использует графические нейронные сети для генерирования 10-дневных глобальных прогнозов менее чем за минуту, опубликованная в журнале Science в ноябре 2023 года.
- Является ли ИИ более точным, чем традиционное прогнозирование погоды?
- По словам организаций, которые их создали, модели ИИ, такие как GraphCast и AIFS ECMWF, превосходят физические эталоны по большинству тестовых переменных и сроков, включая ход тропических циклонов, но агентства говорят, что физические модели все еще более надежно справляются с некоторыми деталями экстремальной погоды.
- Доступна ли система прогнозирования ИИ ECMWF для общественности?
- Да. ECMWF запускает AIFS наряду со своей физической моделью IFS, и центр говорит, что карты прогнозов AIFS открыто доступны на его веб-сайте.
- Что такое канадская модель GEML?
- GEML, Global Environmental eMuLator, — это модель прогнозирования погоды на основе ИИ от Environment and Climate Change Canada, построенная на открытом коде GraphCast от DeepMind и обученная на канадских исторических данных о погоде; она стала операционной 27 мая 2026 года как часть гибридной системы, объединенной с традиционной физической моделью агентства.
- Почему агентства не заменяют физические модели полностью на ИИ?
- Environment and Climate Change Canada и ECMWF оба говорят, что текущие модели ИИ сглаживают более тонкие атмосферные детали, важные для определенных ситуаций с экстремальной погодой, поэтому они объединяют ИИ с физическим моделированием вместо использования только ИИ.
Этот материал подготовлен с помощью искусственного интеллекта и перед публикацией прошёл автоматическую проверку источников. Если вы заметили ошибку, запросите исправление. Запросить исправление или ответ · Как мы работаем
