Учёные Московского физико-технического института и Института океанологии им. П. П. Ширшова РАН разработали нейросеть для ускоренного и более точного моделирования экстремальных погодных условий в Арктике. Эта технология позволяет детализировать данные, предоставляемые международными метеослужбами, показывая опасные штормы и вихри с точностью сложных физических моделей, но при этом в 50 раз быстрее.
Модель успешно обучена на данных высокоточной системы WRF и способна практически мгновенно формировать детализированный прогноз ветров в российском секторе Арктики, используя данные глобальных прогнозов GFS, которые зачастую недостаточно детальны.
Глава лаборатории машинного обучения МФТИ Михаил Криницкий отметил, что основное преимущество новой нейросети — сочетание высокой скорости и минимальных потерь в точности. Она показывает штормы и вихревые структуры, приближенные по характеристикам к моделям WRF, и в несколько раз превосходит по детализации показатели глобальной модели ERA5, которая недооценивает число вихревых образований примерно вдвое.
Показательный пример эффективности разработки — экстремальное погодное явление «бора» на Новой Земле, наблюдавшееся в феврале 2022 года, — сильный холодный ветер, угрожающий судоходству. Нейросеть смогла точно предсказать такие опасные погодные ситуации, что важно для обеспечения безопасности мореплавания и развития освоения региона.
