В начале июня 2025 года Google представила свою модель «Lab Lab», инструмент, управляемый AI, предназначенный для прогнозирования треков и интенсивности тропических циклонов. Эта модель является частью более широкого набора Google DeepMind моделей исследований погоды на основе искусственного интеллекта. Google объявил, что модель Lab Weather Lab показала многообещающие результаты в тестировании перед запуска, утверждая, что ее точность была сопоставима и часто превышала точность существующих методов, основанных на физике.
Согласно первоначальному утверждению Google, модель Lab Lab Weather была обучена с использованием комплексного набора данных, который реконструировал исторические погодные условия и специализированную базу данных, содержащую подробную информацию о треках, интенсивности и размере ураганов. Чтобы дополнительно оценить свою эффективность, Google сотрудничал с Национальным центром ураганов (NHC), разделением Национальной океанической и атмосферной службы (NOAA), чтобы оценить возможности модели в бассейнах Атлантики и Восточной Тихоокеанской регионов.
Атлантический сезон ураганов оставался относительно спокойным до нескольких недель до отчета, с общей активностью ниже нормальных уровней. Это означало, что имели ограниченные возможности для строгого тестирования новой модели в реальных сценариях. Тем не менее, примерно за 10 дней до публикации статьи ураган Эрин подвергся быстрому интенсификации в открытом атлантическом океане, превращаясь в ураган 5 категории, когда он двигался на запад.
С точки зрения прогнозирования, было очевидно, что Эрин не будет напрямую повлиять на Соединенные Штаты. Тем не менее, метеорологи внимательно следили за траекторией и интенсивностью шторма. Учитывая большой размер Эрин, были опасения по поводу его близости к восточному побережью Соединенных Штатов, с потенциальными воздействиями, такими как значительная эрозия пляжа, и ее влияние на Бермудские острова.
Во время активного шторма может быть сложно определить, какая модель прогнозирования обеспечивает наиболее точные прогнозы. Хотя производительность в реальном времени может предложить понимание, неопределенности сохраняются до тех пор, пока не будет проведен тщательный анализ после шторма. Этот анализ включает в себя оценку точности каждой модели в прогнозировании пути и интенсивности шторма.
Поскольку Эрин рассеивала, такая оценка стала возможной. В том, что было описано как наиболее значимое испытание атлантического сезона, лаборатория погоды Google, как сообщается, обеспечила лучшую производительность для прогнозов до 72 часов (три дня). Эти выводы были основаны на данных, составленных Джеймсом Франклина, бывшего начальника специализированного подразделения ураганов в Национальном центре ураганов.
Анализ Франклина сравнил производительность модели Google (GDMI) с официальным прогнозом трека Национального центра ураганов, а также различные модели на основе физики, включая глобальные модели прогноза и модели, специфичные для ураганов. Физические модели, также известные как модели численного прогнозирования погоды, полагаются на сложные уравнения и начальные атмосферные условия для моделирования атмосферных изменений с течением времени. Эти модели требуют существенной вычислительной мощности и исторически были краеугольным камнем метеорологического прогнозирования.
За последние 25 лет достижения в области компьютерного оборудования и улучшений в сборе и вводе данных атмосферных данных в реальном времени привели к значительному снижению ошибок прогноза отслеживания ураганов. Данные показали, что модель Google не только превзошла официальный прогноз национального центра ураганов, но и превзошла многочисленные модели на основе физики.
С точки зрения прогнозов интенсивности модель Google также продемонстрировала превосходную производительность по сравнению с другими моделями в течение первых 72 часов. Его точность на 48-часовой отметке была особенно примечательной. Модели TVCN и IVCN, которые представляют модели «консенсус» для трека и интенсивности, тесно контролируются прогнозами в Центре ураганов. Эти модели, которые, как правило, не обнародованы, обеспечивают среднее значение, корректированное на смещение нескольких максимальных моделей. Тот факт, что модель Google превзошла эти консенсусные модели, считался значимым.
Коррекция смещения включает в себя корректировку для известных предвзятостей прогноза в разных моделях. С точки зрения прогнозирования, диапазон от трех до пяти дней имеет решающее значение для принятия обоснованных решений об эвакуации и других подготовках ураганов. Несмотря на то, что улучшения производительности модели искусственного интеллекта требуются для этого более длительного прогноза, общий вывод заключался в том, что моделирование погоды искусственного интеллекта делает существенный прогресс.
Модели погоды ИИ быстро становятся важными инструментами для прогнозирования высокоэффективных событий, таких как ураганы. Хотя модель Google может не быть лучшей исполнителем для каждого шторма, она, скорее всего, будет уделять большее внимание в будущих прогнозах. Быстрое развитие таких инструментов, как Lab Lab Google и другие погодные модели искусственного интеллекта, продемонстрировала навыки, эквивалентные лучшим моделям на основе физики за относительно короткий период. Продолжающиеся улучшения в этих моделях могут потенциально установить их как золотой стандарт для определенных типов прогнозирования погоды.
Эрик Бергер, старший космический редактор Ars Technica и сертифицированный метеоролог, подчеркнул растущую важность ИИ в прогнозировании погоды, отметив, что эти модели быстро становятся жизненно важным компонентом инструментария прогноза. Он предупредил, что ни одна модель не будет лучшей для каждого шторма, но предположил, что модели ИИ, такие как Lab Google Weather, получит больший вес в будущих решениях по прогнозированию.
Бергер также подчеркнул быстрый прогресс моделей погоды ИИ, заявив, что они уже достигли уровней квалификации, сравнимых с лучшими физическими моделями за относительно короткое время. Он пришел к выводу, что если эти модели продолжат улучшаться, они потенциально могут стать золотым стандартом для определенных типов прогнозирования погоды.
Source: Лаборатория погоды Google AI превосходит прогноз ураганов до 72 часов
