Ученые ТГУ создали метод прогноза погоды с помощью ИИ

Ученые Томского госуниверситета разработали новый метод реконструкции параметров облаков верхнего яруса, объединив атмосферную оптику и машинное обучение. Разработка позволит повысить точность прогнозов погоды, своевременно предупреждать об опасных циклонах и эффективнее отслеживать экологическую обстановку в регионах. Об этом рассказывает издание ТАСС.

Как сообщили в пресс-службе ТГУ, сотрудники Лаборатории анализа данных физики высоких энергий использовали данные наземного лидарного, спутникового и аэрологического зондирования атмосферы. Подобные алгоритмы обычно применяют для поиска редких событий при столкновении элементарных частиц на ускорителях, а в исследованиях атмосферы они помогают выявлять скрытые физические закономерности.

В ходе работы выяснилось, что обучать нейросети на исходных метеоданных напрямую неэффективно. Атмосфера — динамическая система, поэтому для точного восстановления параметров облаков искусственному интеллекту необходимо учитывать взаимосвязи температуры, влажности, давления и ветра на разных высотах. Ученые преобразовали 15-летний архив глобального климатического реанализа ERA5 (2009–2023 годы) в компактные цифровые коды.

Чтобы протестировать разные подходы, в ТГУ организовали конкурс по машинному обучению. Лучшую архитектуру нейросети предложил магистрант второго курса Института прикладной математики и компьютерных наук ТГУ, который уже присоединился к научной команде и занимается доработкой модели для практического внедрения.