DeepMind представила WeatherNext: ИИ-модель для прогноза циклонов с точностью, превосходящей традиционные методы

Компания DeepMind объявила о прорыве в области искусственного интеллекта для прогнозирования погоды, представив модель WeatherNext. Согласно заявлению разработчиков, система способна генерировать 15-дневный прогноз менее чем за минуту на одном TPU. Это позволяет метеорологам быстро оценивать вероятностное распределение потенциально разрушительных событий, известных как «хвостовые риски». В прошлом году аналогичная система выдавала 50 предсказаний одновременно, сопоставимых по качеству с глобальными физическими моделями. В текущем году масштаб ансамбля был увеличен до 1000 участников, что позволяет улавливать редкие, но критически важные сценарии, такие как быстрое усиление штормов, наблюдавшееся во время урагана Мелисса в 2025 году.

Особое внимание исследователи уделяют эффективности модели при работе с данными низкого разрешения. Традиционно высокая пространственная разрешение считалась основным фактором точности прогнозов интенсивности циклонов. Однако WeatherNext Cyclones демонстрирует высокую точность, используя данные с разрешением всего 28x28 км, что в 100 раз грубее, чем у традиционных моделей. Даже компактная версия WeatherNext 2-mini, работающая с разрешением 111x111 км, показывает отличные результаты. Это явление удивило научное сообщество, и полное понимание механизмов работы модели при таком низком разрешении остается открытым исследовательским вопросом.

DeepMind подчеркивает, что их подход основан на использовании функциональных генеративных сетей (FGNs), которые эффективно создают ансамбли различных предсказаний. Это позволяет модели захватывать внутреннюю неопределенность погодных явлений. Разработчики утверждают, что они достигли исторического прорыва, увеличив время предупреждения о циклонах более чем на сутки. По их оценкам, этот результат эквивалентен десятилетнему прогрессу в метеорологии.

Важным аспектом релиза является открытость кода и весов модели. Вместе с публикацией статьи в журнале Nature DeepMind сделала код и веса свободно доступными для использования в академических исследованиях, оперативном прогнозировании и разработке специализированных локальных моделей. Компания надеется, что это ускорит прогресс в глобальном метеорологическом сообществе и поможет агентствам, исследователям и некоммерческим организациям лучше предсказывать погодные явления для защиты жизней и инфраструктуры.

Помимо основной модели, были выпущены два набора аналогичных систем: WeatherNext Cyclones, которая использовалась в сезон ураганов, и более поздняя версия WeatherNext 2, внедренная в эксплуатацию в октябре. Также представлена компактная версия WeatherNext 2-mini, способная работать на одном TPU в бесплатном публичном ноутбуке Colab. Пользователи могут исследовать последние прогнозы циклонов на платформе Weather Lab, которая недавно была обновлена и расширена для включения глобальных погодных прогнозов.

Weather Lab теперь позволяет визуализировать предсказания WeatherNext для температуры, осадков, скорости ветра и других параметров в едином интерфейсе. Обе платформы являются частью Google Earth AI. DeepMind приглашает исследователей, метеорологические агентства и экспертов к сотрудничеству для развития открытых моделей. Компания подчеркивает важность сочетания передового машинного обучения с реальным опытом человеческих прогнозистов для создания экосистемы, способной спасать жизни и помогать обществам адаптироваться к изменяющемуся климату.