Учені презентували ШІ-модель, здатну прогнозувати супертайфуни

Дослідники з домену Федеральної вищої технічної школи Цюриха представили нову модель штучного інтелекту під назвою Базова модель системи Землі (ESFM).

Джерело: phys.org

Ця розробка здатна самостійно вивчати складні взаємодії між атмосферою, поверхнею суші та водним циклом без допомоги людини. На відміну від попередніх аналогів, які фокусувалися переважно на атмосферних процесах, нова модель свідомо пов'язує метеорологічні дані з гідрологічними та наземними показниками. Результати роботи науковці презентували на Генеральній асамблеї Європейського союзу наук про Землю 2026.

Ефективність нового підходу фахівці протестували на прикладі тропічного шторму Доксурі, який у липні 2023 року перетворився на супертайфун та завдав значних руйнувань на узбережжях Китаю та Філіппін. Хоча дані про цей шторм не використовувалися під час навчання моделі, ESFM із високою точністю спрогнозувала силу вітру на кілька днів уперед. ШІ-модель також реалістично визначила місце розташування стихії, швидкість її переміщення та просторове розширення.

Головна перевага розробки полягає в здатності інтегрувати та спільно аналізувати дуже різнорідні типи інформації, які важко піддаються порівнянню в науковій практиці. Кліматичні дані надходять із супутникових знімків, метеозондів, наземних станцій або свердловин, маючи формат від детальних короткострокових вимірювань до масштабних довгострокових спостережень. Модель ESFM застосовує багатоетапний підхід, обробляючи різні типи даних окремо на початковому етапі та маркуючи їх інформацією про час і місце вимірювання.

Традиційні моделі штучного інтелекту для прогнозування погоди втрачають ефективність, якщо стикаються з неповною інформацією. Натомість ESFM спеціально розроблена для внутрішньої реконструкції втрачених фрагментів через технічні несправності чи погодні умови. Модель успішно створює прогнози на основі супутникових спостережень, навіть якщо доступно лише близько 3% пікселів. Дослідники продемонстрували, що система надійно заповнює прогалини в даних метеорологічних станцій та в довгостроковому глобальному наборі даних ERA5.

За словами розробників, ESFM не є класичною кліматичною чи вузькоспеціалізованою моделлю штормового попередження, а належить до окремої категорії гнучких базових моделей. Завдяки системному розумінню фізичних принципів, ШІ здатний логічно доповнювати супутникові знімки інформацією про температуру, вологість, тип ґрунту та рельєф місцевості. Це дозволяє вбудовувати отримані дані у процеси, що пов'язують опади й вологість ґрунту, покращуючи прогнозування посух.

Проєкт реалізовано в межах Швейцарської ініціативи з artificial intelligence спільно з експертами з Федеральної політехнічної школи Лозанни та Університету Кембриджа. У майбутньому автори планують використовувати потенціал моделі в сільському господарстві, біорізноманітті та гідрології, а також адаптувати її під конкретні завдання за допомогою тонкого налаштування. Програмний каркас моделі ESFM автори виклали у відкритий доступ на ШІ-платформі Hugging Face та в репозиторії Git.