ИИ DeepMind предсказывает ураганы на день раньше

Модель искусственного интеллекта, разработанная Google DeepMind, может предсказывать ураганы на целый день раньше, чем существующие системы прогнозирования, согласно исследованию, опубликованному в Nature 6 августа 2026 года. Модель WeatherNext обеспечивала трехдневные прогнозы с точностью, сопоставимой с двухдневными прогнозами прежних моделей, что давало синоптикам более ранние предупреждения о разрушительных штормах. Дополнительное время помогло общинам подготовиться к урагану «Мелисса», вызвавшему катастрофические наводнения и оползни на Ямайке.

Майк Бреннан, директор Национального центра по наблюдению за ураганами США, отметил, что даже несколько часов дополнительного предупреждения могут быть критически важны для организации эвакуации и размещения запасов. «Время действительно на вес золота, когда речь идет о таких решениях», — сказал он, назвав возможность расширить точность прогнозов на день «очень ценной». Исследователи отмечают, что исторически такой прорыв потребовал бы десятилетия работы.

Ураганы notoriously трудно предсказывать, поскольку они затрагивают несколько пространственных масштабов. Кейт Масгрейв, руководитель группы тропических циклонов в Кооперативном институте исследований атмосферы и соавтор исследования, объяснила, что для прогнозирования траектории шторма требуются глобальные метеорологические данные, тогда как прогнозы интенсивности нуждаются в гораздо более детальных локальных данных об атмосферных и океанических условиях. Прежние модели ИИ испытывали трудности с интенсивностью, но WeatherNext справилась. Во время урагана «Мелисса» Национальный центр по наблюдению за ураганами смог предсказать шторм пятой категории, когда он был еще лишь первой категории, — впервые.

Ферран Алет, научный сотрудник Google DeepMind и ведущий автор, рассказал, что команда обучила модель на огромных объемах общих метеорологических данных, чтобы компенсировать нехватку данных о циклонах. Модель использует относительно грубое разрешение атмосферных входных данных, но при этом улавливает сигналы об интенсивности шторма, которые удивили ученых. «Когда мы рассказали сообществу, что наша модель использует только относительно грубое разрешение, они были шокированы», — сказал Алет. В 2026 году модель генерирует 1000 возможных сценариев для каждого шторма, по сравнению с 50 в 2025 году, что помогает синоптикам учитывать эффект бабочки.

Перед развертыванием в реальном времени модель была протестирована на ретроспективных данных, и результаты были настолько сильными, что исследователи сомневались, что они подтвердятся в реальном времени. Масгрейв сказала, что показатели действительно подтвердились, что удивило всех. Однако Бреннан предостерег, что модель ИИ — лишь один из многих инструментов, и ни одна модель не гарантированно будет лучшей для каждого будущего шторма. Человеческий фактор остается необходимым для преобразования прогнозов в предупреждения о воздействии, которые спасают жизни.

Google DeepMind объявила, что открывает исходный код моделей WeatherNext, использовавшихся в сезон ураганов, что позволит исследователям по всему миру использовать и улучшать их. Алет выразил надежду, что это приведет к новым научным открытиям о поведении циклонов, сказав: «Я думаю, что ИИ дает нам новые инструменты, чтобы проникнуть в законы Вселенной».