Нейросеть от учёных МФТИ и РАН научили прогнозировать штормовые ветра в Арктике

Производительность системы при обработке данных мировых метеослужб в 50 раз превосходит скорость расчётов, выполняемых сложными физическими моделями.

Нейросеть, обученная на данных модели WRF, с высокой точностью моделирует опасные вихри и штормы. В то же время глобальные метеомодели, такие как ERA5 и GFS, имеют меньшую точность в оценке количества подобных явлений.

Эффективность ИИ доказали на примере конкретного явления — новоземельской боры 2022 года. Нейронная сеть продемонстрировала превосходство над ERA5 в точности воспроизведения ветровых потоков, а её расчёты были верифицированы данными метеостанций и эталонной модели WRF.
Новый метод открывает возможности для создания более точных и экономически выгодных систем прогнозирования погоды в условиях Арктики.