WeatherNext: AI-модель досягла прориву в прогнозуванні циклонів

WeatherNext забезпечує точні прогнози циклонів, які можуть дати додатковий день для підготовки. Тепер ми відкриваємо вихідний код моделі.

Прогнозування розвитку небезпечних циклонів — давнє випробування, в якому кожна година має значення. Тропічні циклони, відомі також як урагани або тайфуни, є одними з найруйнівніших погодних явищ на планеті, які за останні 50 років забрали понад 700 тисяч життів та завдали економічних збитків у розмірі 1,4 трильйона доларів. Для метеорологів випускання точних попереджень — це постійна гонка зі часом.

Сьогодні в статті, опублікованій в Nature, ми демонструємо, що наша AI-модель WeatherNext досягла найвищої точності у прогнозуванні траєкторії, інтенсивності та структури вітру циклонів. У середньому, наша модель надає метеорологам додатковий день прогнозування: триденний прогноз так само точний, як два дні прогнозів, зроблених попередніми моделями. Цей обсяг покращення відповідає приблизно десятирічному прогресу в метеорології.

Ця спільна робота об'єднала дослідників штучного інтелекту та інженерів з Google DeepMind та Google Research, а також експертів з Національного центру ураганів США (NHC), Кооперативного інституту досліджень в атмосфері (CIRA), Британської метеорологічної служби та метеорологічних агентств з усього світу.

Наше дослідження вже мало реальний вплив. Під час сезону ураганів 2025 року наша модель допомогла NHC зробити історичний прогноз урагану Мелісса, передбачивши швидку інтенсифікацію шторму та його вихід на берег в Ямайці. Це дозволило NHC випустити попередження заздалегідь, надавши командам на місці критично необхідний час для підготовки. Цьогоріч ми продовжуємо співпрацювати і тепер прогнозуємо 1,000 можливих сценаріїв для кожного циклону, щоб підтримати метеорологів у їхніх рішеннях.

Як WeatherNext прогнозує погоду та циклони

Основуючи свої моделі на глобальних атмосферних умовах під час урагану Мільтон (жовтень 2024 року), WeatherNext Cyclones поступово прогнозує як загальні погодні патерни, так і детальні траєкторії циклонів до 15 днів наперед. Запущений 1,000-учасницький ансамбль генерує локалізовані карти ймовірності тропічних штормів до ураганного вітру.

Прогнозування циклонів раніше вимагало розмежування двох різних моделей. Траєкторія циклонів (куди він рухається) визначається масштабними глобальними атмосферними течіями, які найкраще моделюються грубими глобальними моделями. Проте інтенсивність циклонів (наскільки сильним він стає) визначається локальними термодинамічними процесами, які найкраще піддаються моделюванню за допомогою спеціалізованих моделей з високою роздільною здатністю.

Наша модель WeatherNext усуває цю пропасть, покращуючи загальне прогнозування погоди та циклонів. Це єдина AI-модель, яка з державним рівнем точності прогнозує траєкторію, інтенсивність та структуру вітру тропічного циклону. Вона досягає такого прориву завдяки унікальному поєднанню навчання, архітектури та підходу до даних з низькою роздільною здатністю.

Відкриття WeatherNext для дослідницької спільноти

Разом із статтею в Nature, ми відкриваємо вихідний код та ваги моделі, роблячи їх безкоштовно доступними для всіх, хто хоче вдосконалити їх. Це стосується наукових досліджень, оперативного прогнозування або розробки більш специфічних, локалізованих моделей. Ми сподіваємося прискорити прогрес у всій світовій метеорології та допомогти метеорологічним агентствам, дослідникам і некомерційним організаціям краще прогнозувати погодні явища та приймати ключові рішення для захисту життів та інфраструктури.

Також ми випускаємо два набори подібних моделей: WeatherNext Cyclones, яка працювала під час сезону ураганів (результати можна побачити в статті); та WeatherNext 2, пізніше оновлення, яке ми запустили в жовтні. Додатково, ми представляємо WeatherNext 2-mini, компактну версію моделі, яка може працювати на одному TPU в безкоштовному Colab-ноутбуку.