Штучний інтелект навчився передбачати траєкторію ураганів на добу раніше

Система штучного інтелекту Weath­erNext Cyclones, розроблена командами Google Deep­Mind і Google Research, навчилася передбачати траєкторію тропічних циклонів приблизно на добу раніше, ніж найкращі традиційні метеорологічні моделі. Йдеться не просто про кращу точність — ШІ дає прогноз тієї самої якості на 24 години швидше.

Модель навчалася на глобальних атмосферних даних та базі IBTrACS, яка містить інформацію про майже 5000 історичних тропічних циклонів. Перевірку проводили на штормах сезонів 2023–2025 років.

Найбільша різниця помітна на горизонті прогнозування близько п’яти діб. Середня помилка у визначенні траєкторії для Weath­erNext Cyclones становила близько 230 кілометрів — проти 370 кілометрів у ансамблевої моделі ECMWF та 335 кілометрів у іншої ШІ-розробки Google Gen­Cast.

Система не будує єдиний сценарій розвитку шторму — вона генерує до 1000 можливих траєкторій, що дозволяє оцінювати ймовірність рідкісних і особливо небезпечних подій, зокрема різкого посилення урагану безпосередньо перед виходом на сушу. Прогноз охоплює горизонт до 15 діб, а весь розрахунок займає менше хвилини на спеціалізованому процесорі TPU.

Під час сезону ураганів 2025 року Weath­erNext Cyclones вже застосовували фахівці Національного центру ураганів США. Зокрема, при формуванні урагану Melis­sa система заздалегідь показала високий ризик досягнення ним п’ятої категорії перед виходом на Ямайку.

Автори наголошують: ШІ не замінює метеорологів, а доповнює традиційні фізичні моделі, даючи фахівцям додаткове джерело інформації для прийняття рішень.

Головна цінність системи — час. Додаткова доба попередження здатна суттєво розширити можливості для евакуації прибережних районів, підготовки інфраструктури та оповіщення населення.