Google DeepMind открыла ИИ-модель WeatherNext Cyclones для прогнозирования тропических циклонов

WeatherNext Cyclones одновременно прогнозирует траекторию, интенсивность и зону ветров тропических циклонов на срок до 15 дней. В испытаниях модель в среднем обеспечила более чем суточное преимущество по горизонту точного прогноза; исходный код и веса опубликованы.

Исследовательское подразделение Google DeepMind представило WeatherNext Cyclones (WN-C) — единую ИИ-модель для прогнозирования траектории, интенсивности и размеров тропических циклонов. Разработка велась совместно с Национальным центром США по ураганам (NHC), Кооперативным институтом исследований атмосферы (CIRA) и Метеобюро Великобритании.

Согласно статье в Nature, при оценке на циклонах 2023–2025 годов WN-C в среднем давала не менее суток дополнительного горизонта для точного прогноза по сравнению с ведущими оперативными моделями. Система строит сценарии развития погоды и циклонов на срок до 15 дней.

Модель совместно обучалась на почти 20 Тбайт глобальных атмосферных данных и базе примерно из 5000 исторических циклонов. Она использует сетку с ячейками около 28×28 км, значительно более грубую, чем у специализированных региональных моделей. Разработчики отмечают, что причины высокой точности прогнозов интенсивности при таком разрешении пока требуют дополнительного изучения.

WeatherNext Cyclones применяет функциональные генеративные сети (Functional Generative Networks, FGN). Один 15-дневный прогноз выполняется менее чем за минуту на ускорителе TPU, что позволяет формировать ансамбли из 1000 возможных сценариев и лучше учитывать редкие опасные события.

Google DeepMind опубликовала исходный код и предварительно обученные веса WeatherNext Cyclones и WeatherNext 2. Компактную версию можно запускать на одном TPU, однако разработчики называют систему экспериментальной и рекомендуют использовать для официальных предупреждений данные национальных метеослужб.