Искусственный интеллект взялся за прогноз погоды: почему атмосфера все равно поставит ему ловушку

Искусственный интеллект может усилить долгосрочные прогнозы, но не отменяет объективный предел точности для конкретной погоды, пояснил метеоролог, руководитель прогностического центра "Метео" Александр Шувалов. О возможностях нейросетей в прогнозировании погоды на месяцы вперед специалист рассказал в комментарии MoneyTimes.

Ученые создали ИИ-программу для прогноза климатических процессов, работающую по принципу нейросетевых видеогенераторов, она формирует детализированный прогноз на восемь дней и предсказывает климатические отклонения на срок до месяца, сообщило ранее издание "Известия".

Шувалов отметил, что нейросети могут быть полезны для долгосрочных расчетов, потому что способны быстро сопоставлять большие массивы климатических и синоптических наблюдений. Однако, по его словам, такой подход не делает ИИ источником новых физических закономерностей и не позволяет заранее увидеть все необычные сценарии.

"Искусственный интеллект совершенно качественно и терпеливо отработает всю базу данных по климатической и синоптической ситуации за все предыдущие годы, за предыдущий ряд наблюдений. Вот и все. Ничего особенного, ничего нового", — сказал Шувалов.

По мнению метеоролога, наиболее вероятный сценарий развития таких технологий связан не с точным прогнозом для конкретной точки, а с более сильной работой по методу аналогов. ИИ сможет искать похожие комбинации факторов в прошлых наблюдениях и предлагать оценку аномалий температуры или осадков.

"Скорее, это расширенный способ решения проблемы методом аналогов. Метод прогнозирования есть. Методом аналогов искусственный интеллект будет пользоваться в максимальной степени", — отметил метеоролог.

Он добавил, что прогноз погоды для конкретного места и времени остается задачей с жестким пределом точности. Ошибки в исходных данных быстро накапливаются, поэтому после определенного горизонта речь идет уже не о точном описании состояния атмосферы, а о долгосрочных полях и отклонениях от климатических норм.