MIT вдвое повысила точность прогнозов погоды на месяц
Ученые Массачусетского технологического института создали алгоритм, улучшающий среднесрочные метеопрогнозы. Новая система машинного обучения корректирует ошибки существующих моделей, увеличивая их точность в два раза для периода от двух до шести недель. Об этом сообщает портал Science XXI.
Разработка заняла первое место в международном конкурсе и опубликована в журнале Nature. Алгоритм способен предсказывать экстремальные явления, такие как наводнения и аномальные холода, превосходя средние климатические значения за этот период.
Проблема актуальна из-за так называемой пустыни предсказуемости, где традиционные методы теряют эффективность. Опыт кризиса в Техасе показал, что дополнительные две недели предупреждения помогли бы энергослужбам подготовиться к штормам и избежать масштабных перебоев с ресурсами.
Модель работает как дополнительный слой обработки, анализируя исторические погрешности систем. Для обучения использовался суперкомпьютерный кластер MIT Engaging, но готовый инструмент не требует мощных вычислений и распространяется с открытым исходным кодом.
Технологию уже тестируют в Европе, где она показала лучшие результаты при комбинировании с моделями Европейского центра. Метеорологическая служба Кении планирует использовать разработку для прогнозирования муссонов, а потенциальными сферами применения названы сельское хозяйство и управление ЧС.
