Новая нейросеть вдвое снизила ошибку прогноза температуры в Арктике

Российские ученые разработали нейросеть для более точного прогнозирования опасных погодных явлений в Арктике, сообщают «Известия». По данным разработчиков, технология способна повысить безопасность судоходства, авиационного сообщения и работ по добыче ресурсов в регионе.

Как пояснил изданию старший научный сотрудник Института океанологии имени П.П. Ширшова РАН, одной из главных проблем Арктики остается нехватка метеостанций. При этом глобальные погодные модели нередко дают слишком грубую картину или содержат систематические ошибки.

Новая система корректирует неточности существующих моделей и при этом сохраняет данные о небольших атмосферных вихрях и температурных аномалиях, которые влияют на формирование штормов. По информации разработчиков, технология позволила более чем вдвое сократить ошибку прогноза температуры, а точность определения скорости ветра повысилась примерно на 20%.

В «Гисметео» отметили, что Арктика остается одной из самых сложных зон для метеонаблюдений. Геостационарные спутники не охватывают территории выше 70-й параллели, а полярные аппараты передают лишь отдельные фрагменты данных.

Ведущий метеоролог портала Леонид Старков заявил, что погодные модели сталкиваются с дополнительными трудностями из-за сложной поверхности региона, где сочетаются лед, вода, острова и горные массивы. По его словам, таяние льдов и испарение способны повышать температуру на 6–8 градусов выше нормы, а многие модели переоценивают количество льда и недооценивают объем жидкой воды в атмосфере.

Старков добавил, что сейчас специалисты компенсируют нехватку данных за счет расширения сети наблюдений и объединения информации из разных источников. Разработчики новой системы, по его словам, обучают нейросеть одновременно учитывать сразу несколько потоков метеоданных.

Читайте также: ИИ против пластика: ученые нашли способ выявлять мусор на воде