Исследователи разработали гибридную модель ИИ для прогнозирования редких экстремальных погодных явлений

Международная группа исследователей из США и Франции разработала новый гибридный метод прогнозирования, предназначенный для точного предсказания редких экстремальных погодных явлений, таких как аномальные тепловые волны, случающиеся раз в тысячу лет. Исследование, проведенное под руководством членов Группы теории и климатических данных Чикагского университета, было опубликовано в журнале Physical Review Letters.

Традиционное прогнозирование погоды опирается на суперкомпьютеры, которые надежны, но требуют огромных затрат ресурсов, тогда как новые модели на базе ИИ часто не справляются с экстремальными событиями, отсутствующими в их тренировочных данных. Новый гибридный подход решает эту проблему, сочетая скорость и эффективность искусственного интеллекта с надежностью традиционных физических моделей. По словам Педрама Хассанзаде, доцента геофизических наук, этот метод специально разработан для моделирования экстремальных явлений, представляющих наибольшую угрозу для общества, при значительно меньших затратах вычислительных мощностей.

Эта разработка направлена на улучшение готовности к стихийным бедствиям за счет обеспечения более быстрого и точного определения вероятности редких климатических событий. Исследование предлагает масштабируемое решение для метеорологов и климатологов, стремящихся модернизировать системы прогнозирования без потери точности, присущей физическим симуляциям.