Дослідники створили систему на основі штучного інтелекту, яка значно підвищила точність прогнозів погоди на період від двох до шести тижнів. Саме цей проміжок десятиліттями вважався одним із найскладніших для метеорології.

Сучасні метеорологічні моделі зазвичай помітно втрачають точність після двох тижнів. Причина — складна взаємодія атмосферних процесів, де навіть невеликі початкові зміни з часом можуть суттєво вплинути на результат.

Це обмеження пов’язують із теорією хаосу. Протягом десятиліть вважалося, що суттєво покращити прогнози на термін понад два тижні буде надзвичайно складно.

Період від двох до шести тижнів навіть отримав неофіційну назву «пустеля передбачуваності», оскільки саме тут точність традиційних моделей різко падає.

Кліматолог Джуда Коен та його колега Лестер Маккі розробили систему, яка не лише створює прогноз, а й навчається на власних помилках.

Для цього вони використали постобробку: результати моделі порівнюють з історичними даними, знаходять типові похибки та коригують майбутні передбачення.

Три версії системи представили Європейському центру середньострокових прогнозів погоди. За даними дослідників, поєднання штучного інтелекту з постобробкою приблизно вдвічі підвищило загальну точність прогнозів на період від двох до шести тижнів порівняно з попередніми підходами.

Результати роботи опублікували в журналі Nature.

Точніші прогнози на кілька тижнів уперед можуть бути особливо корисними для сільського господарства, енергетики та інших галузей, які сильно залежать від погодних умов.

Окрему цінність має можливість краще оцінювати ризик екстремальних явищ, зокрема сильних похолодань і повеней.

Водночас нова система не означає, що погоду на півтора місяця можна буде передбачати безпомилково. Йдеться про суттєве зменшення невизначеності, а не про її повне усунення.

🌟 Читайте «Експерт» у своєму смартфоні — додайте нас в Google Discover