AI-модель прогнозирования предсказывает явления Эль-Ниньо почти на два года вперед

Международная исследовательская группа применила искусственный интеллект (ИИ) для создания модели, способной прогнозировать явление Эль-Ниньо – Южное колебание (ENSO) на срок до 22 месяцев. Модель была обучена на исторических наблюдениях за температурой поверхности моря и смоделированных данных о теплосодержании океана.

ENSO является доминирующим фактором межгодовой изменчивости климата Земли и часто вызывает серьезные глобальные экологические и социально-экономические последствия. Однако долгосрочные прогнозы более чем на 12 месяцев вперед были ограничены так называемым "весенним барьером предсказуемости" — высокой изменчивостью данных в период сезонного перехода.

Новая модель, названная Spatio-Temporal Information Extraction and Fusion (STIEF), использует глубокое обучение для параллельного извлечения пространственных и временных характеристик данных об океане. "Мы достигли эффективной длины прогноза в 22 месяца для индекса Niño 3.4 с минимальным влиянием весенних барьеров предсказания", — отметил профессор Сяофэн Ли.

Кроме того, исследователи разработали интерпретируемый метод, позволяющий понять, как модель обрабатывает данные для прогноза, что решает проблему "черного ящика" в ИИ. В планах команды — улучшение модели и применение ее ко всем четырем индексам Niño для изучения разнообразия ENSO.