Буря перемен: Aurora от Microsoft переписывает правила метеопрогнозов
Согласно опубликованным в журнале Nature результатам, Microsoft разработала модель искусственного интеллекта под названием Aurora, которая демонстрирует превосходство над традиционными методами прогнозирования в области мониторинга качества воздуха, погодных условий и тропических штормов. Новая система способна генерировать 10-дневные прогнозы погоды и предсказывать траектории ураганов с более высокой точностью, скоростью и меньшими вычислительными затратами по сравнению с существующими подходами.
Преимущества Aurora перед традиционными моделями
Традиционные метеорологические модели, используемые ведущими мировыми центрами прогнозирования, основаны на физических уравнениях, описывающих динамику атмосферы, включая законы сохранения массы, импульса и энергии. Эти методы требуют колоссальных вычислительных ресурсов, что делает их дорогостоящими и ограниченными в скорости обработки данных.
В отличие от них, Aurora обучена исключительно на исторических данных и не требует прямого моделирования физических процессов. Это позволяет ей работать в сотни раз эффективнее по вычислительным затратам, сохраняя при этом высокую точность.
Aurora продемонстрировала способность точнее прогнозировать траектории ураганов, чем Национальный центр США по наблюдению за ураганами. В частности, она верно предсказала путь тайфуна Доксури (2023), который оказался самым разрушительным в истории Тихого океана. В то время как официальные прогнозы указывали на его движение к северу от Тайваня, модель Microsoft за четыре дня до события точно определила место его выхода на Филиппины.
Кроме того, Aurora превзошла Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) — один из самых авторитетных мировых метеорологических институтов. В тестах она показала лучшие результаты в 92% случаев для 10-дневных прогнозов с разрешением около 10 квадратных километров.
Контекст развития ИИ в метеорологии
Aurora — не первая модель ИИ, применяемая для прогнозирования погоды. В 2023 году китайская компания Huawei представила Pangu-Weather, а в декабре того же года Google заявила, что её модель GenCast превзошла ECMWF в 97% случаев при анализе 1320 климатических катастроф 2019 года.
Однако Aurora выделяется своей универсальностью, охватывая не только погоду, но и качество воздуха, а также тропические циклоны.
Реакция метеорологических агентств
Ведущие мировые метеослужбы уже начали внедрять ИИ-модели. Например, ECMWF в феврале 2024 года представила собственную обучаемую систему, которая в 1000 раз дешевле в вычислительном отношении, чем традиционные физические модели, хотя и с меньшим разрешением (30 кв. км). Meteo-France также разрабатывает гибридные подходы, сочетающие ИИ с классическими методами.
По словам Пэриса Пердикариса, старшего автора исследования и доцента Университета Пенсильвании, ИИ открывает новую эру в науке о воздушных системах. В ближайшие 5–10 лет ключевой задачей станет создание моделей, способных напрямую обрабатывать данные со спутников и метеостанций для генерации прогнозов высокого разрешения в реальном времени.
Однако внедрение ИИ в оперативную метеорологию требует тщательной проверки. Пока все успехи Aurora, Pangu-Weather и GenCast демонстрируются в экспериментальном режиме, и их интеграция в глобальные системы прогнозирования потребует дополнительных исследований и адаптации. Тем не менее, уже сейчас очевидно, что искусственный интеллект меняет подходы к предсказанию погоды, предлагая более быстрые, точные и экономичные решения.