Климат
От
На спутниковом снимке, предоставленном Национальным управлением океанических и атмосферных исследований (NOAA), виден ураган «Исайяс», приближающийся к побережью Мексиканского залива Алабамы и Флориды в пятницу, 9 октября 2026 года. NOAA/NOAA скрыть подпись
Синоптики ураганов все чаще используют искусственный интеллект для прогнозирования — и они говорят, что эта технология быстро меняет эту сферу.
Когда в этом месяце сформировался первый ураган в Атлантическом сезоне, модель искусственного интеллекта превзошла традиционные модели в предсказании того, куда он пойдет.
Тихий океан бурлит ураганами. Атлантика спокойна. Виноват Эль-Ниньо
В начале октября ураган Исайас обрушился на берег недалеко от Дестина, штат Флорида, как шторм 2 категории. Обычные модели прогнозирования первоначально предсказывали, что он направится дальше на запад, в сторону юго-востока Луизианы.
Но модель искусственного интеллекта Google DeepMind сразу предупредила об этом: ураган собирался обрушиться на западную Флориду Панхандл.
«Google DeepMind, в частности, действительно зарекомендовал себя за последние несколько лет как модель золотого стандарта», — говорит Майкл Лоури, давний метеоролог и эксперт по ураганам из Майами, который ранее консультировал как Федеральное агентство по чрезвычайным ситуациям, так и Национальный центр ураганов (NHC).
«Эта модель, безусловно, была самой эффективной компьютерной моделью, которую мы когда-либо видели. Точка».
Другой тип модели
Национальный центр ураганов впервые начал включать модель Google DeepMind в свои официальные прогнозы в прошлом году.
Погода
Поскольку сезон ураганов в Атлантике 2025 года подходит к концу, будущее прогнозирования за искусственным интеллектом.
К концу сезона ураганов в Атлантике 2025 года он уже был одним из лучших в прогнозировании траектории и силы шторма, говорит Брайан Макнолди, исследователь ураганов из Университета Майами.
Обычно на доработку новых моделей уходят годы после их первого появления.
«Мы к этому не привыкли – иметь модель, новичка на рынке, который очень быстро становится лучшей моделью», – говорит Макнолди. «Это в значительной степени вышло на первое место, и это довольно впечатляющий подвиг».
Традиционные модели ураганов, основанные на физике, используют атмосферные данные в реальном времени, такие как температура, влажность, давление и сдвиг ветра, измеренные спутниками и самолетами. Затем они используют сложные уравнения, чтобы предсказать, по какому пути может пройти шторм и насколько сильным он может стать.
Модель ИИ работает совсем по-другому: она больше опирается на историю. Он выявляет закономерности, анализируя тысячи прошлых штормов вместе с атмосферными данными.
«Модели искусственного интеллекта на самом деле не знают ничего об атмосфере, кроме текущей картины», — говорит Лоури. «Помимо этого, для предсказаний не нужно опираться на основные уравнения атмосферы и физики».
В докладе ООН отмечается значительный рост загрязнения климата в США
Большинство людей, проектирующих и разрабатывающих эти модели, даже не метеорологи, отмечает Лоури: «Они инженеры-программисты и разрабатывают нейронные сети».
«Нейронная сеть» — это набор компьютерных алгоритмов, смоделированных на человеческом мозге и обученных находить закономерности в огромных объемах данных.
В результате модели могут показаться «черным ящиком», говорит Лоури: «Мы не знаем, почему они могут дать правильный прогноз. Мы также не знаем, почему они могут дать неправильный прогноз».
Для метеорологов может быть тревожно зависеть от системы, которую они не до конца понимают – особенно во время штормов, когда миллионы людей могут полагаться на их прогнозы.
«Это нас немного смущает, потому что нам нравится знать, почему вы получаете правильный ответ», — говорит Макнолди. «И мне кажется, что нет – или, по крайней мере, я не знаю, почему».
Однако не все модели ИИ показали себя хорошо. По словам Лоури, существует множество недоказанных моделей искусственного интеллекта для прогнозирования погоды.
Две модели, которые на данный момент оказались наиболее точными, несмотря на некоторые недостатки, — это модели, разработанные Google DeepMind и базирующимся в Великобритании Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).
Люди достают вещи из обрушившейся лодочной сарая после урагана Исайас в Дестине, штат Флорида, суббота, 10 октября 2026 года. Модель искусственного интеллекта от Google Deepmind превзошла традиционные модели, основанные на физике, в предсказании пути урагана, хотя и не так хорошо спрогнозировала силу урагана. Джеральд Герберт/AP скрыть подпись
Опираясь на «смесь» моделей
Синоптики Национального центра ураганов используют несколько проверенных моделей – как искусственных, так и традиционных – при составлении своих официальных прогнозов.
«Каждый шторм имеет разные проблемы с прогнозом», - говорит директор NHC Майкл Бреннан. «Вот почему мы придерживаемся консенсусного подхода и используем смесь лучших моделей».
И именно люди по-прежнему должны интерпретировать результаты этих моделей, прежде чем решить, что сказать публике.
NHC предоставляет обновленную информацию каждые шесть часов во время активных ураганов. Сами по себе модели иногда могут демонстрировать резкие изменения от одного обновления к другому. Синоптики должны превратить эти меняющиеся прогнозы в четкие рекомендации, согласно которым люди смогут действовать.
«Это одна вещь, которую люди-предсказатели обеспечивают во многом, — это непрерывность», — говорит Бреннан. «Мы используем наш опыт и наше понимание, чтобы воплотить этот прогноз ураганов в пространство опасностей, и это то, на что людям действительно нужно обратить внимание».
Ученые ожидают быстрого прогресса
По словам Бреннана, модель Google DeepMind все еще нуждается в доработке. Хотя он и превзошел другие модели в отслеживании пути Исайи, он не так хорошо справился со смешанным прогнозом NHC в определении интенсивности или силы шторма.
Спустя годы после урагана бригады по уборке тщательно отделяют сентиментальные вещи от обломков.
Команда Бреннана регулярно предоставляет Google DeepMind обратную связь, чтобы помочь улучшить модель. Google не ответил на вопросы NPR по поводу этой истории.
«Будущее прогнозирования всегда менялось», — говорит Бреннан. «Эти улучшения никогда не являются движущей силой чего-то одного».
Он отмечает, что еще не так давно синоптики не могли предсказать, насколько сильным будет шторм даже через пару дней. Ситуация изменилась благодаря развитию моделей прогнозирования и улучшению качества данных, собираемых спутниками и самолетами.
«С точки зрения прогнозирования интенсивности ошибки составляют примерно половину того, что было, скажем, во время [урагана] Катрина», — говорит Бреннан.
По словам метеоролога Майкла Лоури, самое интересное в ИИ — это то, насколько быстро он совершенствуется. Обновления ИИ занимают всего несколько месяцев или даже недель, в отличие от традиционных моделей, которые обновляются в лучшем случае ежегодно.
«В течение года они добились успехов в области прогнозирования ураганов и навыков, на которые у нас ушло бы 10 лет, десятилетие или больше», — говорит Лоури.
Но даже несмотря на быстрое и мощное развитие ИИ, Лоури говорит, что он не беспокоится о том, что искусственный интеллект заменит людей.
«Я не чувствую какого-то экзистенциального кризиса с ИИ», — говорит Лоури. «Во всяком случае, я думаю, что это благо для нашего бизнеса».
Под редакцией Рэйчел Вальдхольц
NPR не предлагает и не принимает деньги за репортажи или интервью. Любой, кто делает такое предложение или запрос, не является сотрудником NPR и не представляет NPR.
