Вильфанд рассказал о влиянии ИИ на точность прогноза погоды

Роман Вильфанд, научный руководитель Гидрометцентра России и доктор технических наук, рассказал о значении искусственного интеллекта и машинного обучения в повышении точности и быстроты прогнозов погоды. По его словам, прогнозирование погоды основано на фундаментальных физических законах, которые формулируются в виде дифференциальных уравнений. Однако, из-за случайных событий и ошибок в начальных данных, возникает необходимость использования методов машинного обучения для улучшения качества прогноза, особенно когда фактические данные не совпадают с расчетами моделей.

Вильфанд сообщил, что искусственный интеллект помогает в задачах ассимиляции разнородных данных, полученных из различных источников, таких как спутники и метеостанции. Чем точнее начальные данные, тем более надежным становится прогноз. Кроме того, современные системы прогноза сталкиваются с вызовами изменения климата, и для краткосрочных прогнозов это влияние минимально, тогда как для долгосрочных нуждается в учете климатических изменений, которые требуют применения специализированных климатологических данных. В этом контексте Вильфанд подчеркивает синергию между традиционными методами прогнозирования и современными подходами, основанными на искусственном интеллекте.