ИИ научился предсказывать погоду на два часа вперед с точностью 89%

Краткосрочные прогнозы крайне важны при планировании крупных мероприятий, обслуживании транспортных служб, ведении сельского хозяйства. А в случае возникновения внезапных стихийных бедствий они просто необходимы, чтобы у людей оставалось время на спасение.
ИИ научился предсказывать погоду на два часа вперед с точностью 89%

Большинство моделей прогнозируют изменения погоды на срок от шести часов до двух недель. Часто они не могут предсказать возникновение внезапное стихийного бедствие, которое произойдет буквально через час-два

Изменение климата затрудняет прогнозирование неблагоприятных погодных условий, поскольку частота и интенсивность сильных дождей и прочих крупных явлений увеличивается. По мнению исследователей, увеличение количества экстремальных погодных условий приведет к значительному материальному ущербу и человеческим смертям.

РЕКЛАМА – ПРОДОЛЖЕНИЕ НИЖЕ

Многие современные инструменты прогнозирования используют математические модели для определения погодных условий в будущем. Однако они эффективны для предсказания неблагоприятных условий на определенные сроки — от шести часов до двух недель. Но к сожалению, они не могут одномоментно просчитать вероятность возникновения крупного стихийного бедствия в реальном времени.

Ученые из принадлежащей Google лондонской лаборатории искусственного интеллекта DeepMind и Эксетерского университета совместно с коллегами из британского метеорологического управления Met Office создали систему искусственного интеллекта, которая может давать краткосрочные прогнозы погоды. В частности, она может предсказывать крупные стихийные бедствия и небольшие погодные изменения за два часа до их начала.

Система научилась определять общие закономерности выпадения осадков, используя радиолокационные карты Великобритании с 2016 по 2018 год. Ее протестировали на картах с 2019 года — эксперты Met Office заявили, что она оказалась точной в 89% случаев.

Авторы разработки планируют рассмотреть возможность ее интеграции с существующими системами прогнозирования погоды.