Компания Google DeepMind опубликовала рецензируемые результаты, показывающие, что ее погодная модель WeatherNext с искусственным интеллектом достигает высочайшей точности в прогнозировании тропических циклонов, выигрывая в среднем на целый день или более времени прогнозирования по сравнению с ведущими оперативными системами прогнозирования. Исследование появилось в журнале Nature 6 августа 2026 года, и Google одновременно с публикацией открывает доступ к моделям.

Прорыв произошел в момент активизации [освещения в отрасли искусственного интеллекта] (https://aibuzzwire.news), когда искусственный интеллект все чаще применяется для решения важных научных проблем и проблем общественной безопасности. Согласно данным, приведенным в заявлении DeepMind, тропические циклоны стали причиной более 700 000 смертей и экономического ущерба в размере 1,4 триллиона долларов за последние 50 лет, поэтому даже скромное увеличение прогнозируемых сроков выполнения заказов имеет важное значение для эвакуации и реагирования на стихийные бедствия.

День выполнения заказа, сжатый в одну систему

Результат заголовка — время выполнения заказа. Что касается циклонов с 2023 по 2025 год, прогнозы WeatherNext по траектории, интенсивности и структуре ветра имеют преимущество в среднем на день или более по сравнению с ведущими оперативными моделями. С практической точки зрения, его трехдневный прогноз соответствует прогнозу предыдущих систем на два дня. Исследователи описывают это улучшение как примерно десятилетие оперативного метеорологического прогресса, сжатого в единую систему искусственного интеллекта.

В прогнозировании циклонов, где приказы об эвакуации, поставках и объявлениях о чрезвычайных ситуациях зависят от количества часов, эта маржа является наиболее важным показателем. В документе представлена ​​WeatherNext Cyclones, модель искусственного интеллекта, которая дает ансамблевые прогнозы траектории, интенсивности и размера тропического циклона на срок до 15 дней.

Как работает модель

Данные обучения сочетали глобальный анализ атмосферы с базой данных IBTrACS, содержащей почти 5000 исторических штормов. Модель использует функциональные генеративные сети для создания распределений вероятностей, а не одноточечных прогнозов, и масштабируется до ансамблей из 1000 участников — в двадцать раз больше, чем в предыдущей системе из 50 участников. Более крупные ансамбли лучше фиксируют редкие, но имеющие серьезные последствия события, такие как быстрое усиление штормового ветра — опасное явление, когда скорость штормового ветра резко возрастает.

Один вывод выделяется тем, что он бросает вызов. Высокое пространственное разрешение долгое время считалось ценой точных прогнозов интенсивности. WeatherNext Cyclones работает с входными данными размером 28 на 28 километров, что примерно в 100 раз грубее, чем традиционные региональные модели, а компактный вариант под названием WeatherNext 2-mini работает с размером 111 на 111 километров и по-прежнему работает хорошо. В документе говорится, что высокое разрешение не является строгим условием для современного прогнозирования интенсивности, и исследователи отмечают открытым вопрос, как модель извлекает сигнал интенсивности из более грубых данных.

Протестировано во время сезона ураганов 2025 года.

Оценка не была чисто ретроспективной. В течение сезона ураганов в Атлантике 2025 года модель работала вместе с оперативным рабочим процессом Национального центра ураганов и помогла синоптикам предвидеть быстрое усиление урагана Мелисса и его выход на берег на Ямайке достаточно заранее, чтобы обеспечить раннее предупреждение. Отчет о проверке NHC на 2025 год документально подтверждает прогнозы на сезон. В этом году система генерирует 1000 возможных сценариев на каждый циклон для поддержки принятия решений синоптиками.

Работа была результатом сотрудничества Google DeepMind и ученых Google Research и оперативных прогнозистов из Национального центра ураганов, Кооперативного института исследований в атмосфере (CIRA) и Метеорологического бюро Великобритании, некоторые из которых являются соавторами статьи Nature.

Выпущены три варианта с открытым исходным кодом

Релиз с открытым исходным кодом охватывает три варианта модели:

  • WeatherNext Cyclones — версия, которая использовалась в сезоне ураганов 2025 года и результаты которой опубликованы в газете.
  • WeatherNext 2 — последнее обновление, которое Google представил в октябре 2025 года.
  • WeatherNext 2-mini — компактная версия, работающая на одном TPU в бесплатном ноутбуке Google Colab.

Код и веса для всех трех доступны на GitHub. Один прогноз на 15 дней занимает менее минуты на одном TPU, а это означает, что ограничением внедрения теперь является опыт и интеграция, а не вычисления.

Прогнозы также можно изучить в Weather Lab, которую Google расширила: от отслеживания циклонов до полных глобальных прогнозов, охватывающих температуру, осадки и скорость ветра. И модели, и Weather Lab находятся в рамках Google Earth AI, головного проекта компании по применению машинного обучения для решения климатических и геопространственных задач.

Почему это важно

Результат подтверждает более широкую тенденцию: модели погоды на основе искусственного интеллекта переходят от исследовательских демонстраций к оперативным инструментам быстрее, чем ожидали многие метеорологи. Открыв источник весов и опубликовав их в ведущем журнале, Google позиционирует WeatherNext как справочную систему, на которую могут опираться национальные метеорологические агентства и исследователи по всему миру.

Для сообществ в регионах, подверженных циклонам, дополнительный день предупреждения может стать разницей между организованной эвакуацией и хаотичной. По мере того, как погодные модели искусственного интеллекта продолжают развиваться, конкурентный вопрос смещается от одной лишь точности к тому, кто быстрее всех сможет воплотить прогнозы в жизнь.

Будьте впереди ИИ

Чтобы узнать больше о том, как искусственный интеллект меняет науку, инфраструктуру и повседневную жизнь, следите за нашими [последними новостями об искусственном интеллекте] (https://aibuzzwire.news). Мы отслеживаем исследования, компании и политику, формирующую эту область, в режиме реального времени.

Читать больше новостей об искусственном интеллекте →