ИИ хорош в прогнозировании погоды. Но может ли он предсказывать аномальные погодные явления?

Мощные модели искусственного интеллекта демонстрируют удивительную точность в краткосрочных погодных прогнозах. Однако нейронные сети предсказывают только на основе прошлых паттернов. Новое исследование, проведенное учеными из Чикагского университета в сотрудничестве с Нью-Йоркским университетом и Калифорнийским университетом в Санта-Круз, показывает, что нейронные сети не могут прогнозировать события, выходящие за рамки существующих обучающих данных. Это может оставить без внимания такие явления, как 200-летние наводнения, беспрецедентные волны жары или мощные ураганы.

Это ограничение особенно важно, поскольку нейронные сети начинают внедрять в оперативное прогнозирование погоды, системы раннего предупреждения и оценку долгосрочных рисков. Исследование, опубликованное 21 мая в Proceedings of the National Academy of Sciences, показало, что ИИ-модели недооценивают силу экстремальных событий, если они не представлены в данных для обучения. Например, модель, обученная на данных без ураганов сильнее 2-й категории, не смогла спрогнозировать развитие урагана 5-й категории, всегда занижая его силу.

«ИИ-модели погоды — одно из величайших достижений ИИ в науке. Мы выяснили, что они замечательные, но не волшебные», — заявил Педрам Хассанзаде, доцент геофизических наук в Чикагском университете и соавтор исследования. Ключевое отличие от традиционных физических моделей в том, что нейронные сети не «понимают» физику атмосферных процессов, а лишь экстраполируют прошлые паттерны. Однако ученые нашли обнадеживающий факт: модель может предсказать событие в одном регионе, если подобное явление происходило в другом. Решением проблемы может стать интеграция математических инструментов и принципов атмосферной физики в ИИ-модели.