Модель WeatherNext від DeepMind встановила новий рівень у прогнозуванні циклонів

Google DeepMind опублікувала в журналі Nature статтю про WeatherNext — AI-модель, яка досягає найкращої у світі точності прогнозування тропічних циклонів. Модель одночасно передбачає траєкторію шторму, його інтенсивність і структуру вітру — три характеристики, для яких досі потрібні були два різні типи чисельних моделей погоди.

На цілу добу більше часу на попередження

Згідно зі статтею, WeatherNext у середньому продовжує корисну точність прогнозу приблизно на одну добу: його триденний прогноз такий самий точний, як дводенний прогноз попередніх моделей. У DeepMind кажуть, що такий приріст приблизно дорівнює десятиліттю прогресу метеорології. Тропічні циклони — урагани й тайфуни — належать до найруйнівніших погодних явищ на Землі: за останні 50 років вони спричинили понад 700 тисяч смертей і 1,4 трильйона доларів економічних збитків у світі.

Як працює модель

WeatherNext тренували одночасно на двох типах даних: глобальній атмосферній динаміці та історичних спостереженнях за циклонами, зібраних експертами. Загалом модель опрацювала майже 20 терабайтів атмосферних даних і базу IBTrACS, яка охоплює близько 5000 історичних штормів. Для ансамблів прогнозів використовуються Functional Generative Networks: 15-денний прогноз генерується менш ніж за хвилину на одному TPU. Торік система створювала 50 прогнозів одночасно, цього року ансамбль збільшили до 1000 членів — цього достатньо, щоб уловлювати рідкісні, але небезпечні сценарії, зокрема швидке посилення шторму.

Дослідники також повідомляють про несподіваний результат: WeatherNext Cyclones потребує вхідних даних із роздільною здатністю лише 28x28 км — приблизно у 100 разів грубішою, ніж у традиційних моделей, — і все одно показує найкращі результати. Менший варіант WeatherNext 2-mini працює з роздільною здатністю 111x111 км на одному TPU, зокрема у безкоштовному публічному ноутбуці Colab. Чому такі грубі дані дають таку точність, залишається відкритим питанням.

Відкритий код і практичне застосування

Разом зі статтею в Nature Google DeepMind відкрила код і ваги моделей WeatherNext 2 та WeatherNext Cyclones — ними можна вільно користуватися для академічних досліджень, оперативного прогнозування та розробки локальних моделей. Робота виконувалася спільно з Національним центром ураганів США, Кооперативним інститутом досліджень атмосфери, британським Met Office та іншими погодними службами. Практичний ефект уже є: під час сезону ураганів 2025 року модель допомогла NHC видати історичний прогноз про швидке посилення урагану Мелісса та його вихід на сушу в Ямайці. Ознайомитися з прогнозами можна на платформі Weather Lab, яку нещодавно оновили.