Опубликовано: 22.05.2026, 00:23
Российские ученые создали нейросеть для сверхточного прогнозирования арктических штормов. Разработка выявляет ошибки глобальных погодных моделей, которые склонны сглаживать мелкомасштабные вихри и температурные аномалии — ключевые факторы внезапной непогоды. Об этом сообщают «Известия».
Внедрение новой технологии повысит безопасность судоходства на Северном морском пути, а также авиасообщения и добычи ресурсов в регионе. Нейросеть BERTUNet корректирует крупномасштабные ошибки прогноза, но намеренно сохраняет мелкие вихревые структуры, чтобы не терять критически важные локальные аномалии. В разработке участвовали сотрудники Института океанологии РАН, МФТИ, Сколтеха и Института AIRI.
Старший научный сотрудник ИО РАН Михаил Криницкий пояснил, что в Арктике мало метеостанций, а глобальные модели имеют низкое разрешение. Существующие нейросети также обучены на данных с низким разрешением и сглаживают мелкие вихри. Аспирант ИО РАН Виктор Голиков сообщил, что исходная ошибка температуры у поверхности достигала почти 5 градусов, а новая нейросеть снизила ее до 2,1 градуса. Неточность в скорости ветра уменьшилась примерно на 20%.
В «Гисметео» отметили, что Арктика — белое пятно на карте погоды. Ведущий метеоролог Леонид Старков уточнил, что большинство моделей переоценивают содержание льда и недооценивают жидкую воду в атмосфере. По его словам, улучшить BERTUNet можно за счет включения данных спутников «Арктика-М» и «Метеор-М», а также параметров морского льда.
Руководитель группы машинного обучения «Яндекс Погоды» Петр Вытовтов добавил, что применение ИИ в прогнозировании активно развивается. Он предложил развивать разработку в двух направлениях: анализ работы модели при сильном ветре и добавление корректировки прогнозов осадков. Эксперты подтвердили востребованность решения.
