Google DeepMind опубликовала WeatherNext Cyclones в Nature 6 августа, сообщив о более чем полных сутках дополнительного времени предупреждения по сравнению с ведущими оперативными прогнозами траекторий циклонов, их интенсивности и структуры ветра. Трехдневные прогнозы теперь достигают точности, которую прежние модели показывали на двухдневном горизонте.
Погрешности
Погрешность траектории на трехдневном горизонте составляет примерно 100 км; ошибка по интенсивности — около 11 узлов. Модель оценивалась на циклонах 2023-2024 годов — некоторые вторичные материалы говорят о 2023-2025 годах, но собственный пост DeepMind этого не подтверждает.
На чем ее обучали
Почти 20 терабайт глобальных атмосферных данных плюс IBTrACS, исторический архив наилучших треков, охватывающий почти 5 000 штормов. Модель создана совместно с US National Hurricane Center, Cooperative Institute for Research in the Atmosphere и UK Met Office. WeatherNext 2 и WeatherNext Cyclones доступны на GitHub вместе с кодом и весами модели, а также WeatherNext 2-mini.
Где есть выигрыш, а где — нет
Главное улучшение касается траектории. Прогнозирование интенсивности — усилится ли шторм стремительно перед выходом на сушу — по-прежнему остается более сложной задачей и той, которая чаще всего определяет масштаб ущерба. Ошибка в 11 узлов — это прогресс, но не решенная проблема.
Не замена
Система работает вместе с прогнозистами National Hurricane Center, а не вместо официальных предупреждений. Формулировка DeepMind о том, что результат представляет собой десятилетний прогресс метеорологии, — это собственная аналогия компании, а не метрика из статьи, которая прошла рецензирование, в отличие от большинства заявлений о моделях, доходящих до такого уровня освещения. Публикация кода и весов вместе с ней означает, что сравнение можно повторить агентствами, которым придется ей доверять, а именно это и решает, будет ли она использоваться в операционной практике.