Национальное управление океанических и атмосферных исследований США (NOAA) запустило новое поколение операционных ИИ-моделей глобального прогноза погоды. Один 16-дневный прогноз использует всего 0,3% вычислительных ресурсов традиционной модели GFS и выполняется примерно за 40 минут. Google DeepMind представил WeatherNext 2 — самую передовую модель прогнозирования, генерирующую прогнозы в 8 раз быстрее с разрешением до 1 часа.
ИИ-модели способны создавать прогнозы погоды в 100 000 раз быстрее традиционных систем: пятидневный прогноз за 10 минут на пользовательском оборудовании, десятидневный — менее чем за 20 минут. MIT улучшил субсезонное прогнозирование, расширяя горизонт предсказания экстремальных погодных явлений до нескольких недель вперёд.
Однако учёные обнаружили серьёзную проблему: все ИИ-модели прогнозирования показывают температуры, больше похожие на климат 15-20 лет назад. Модель FourCastNet демонстрирует наибольшее «холодное смещение» при прогнозировании экстремальной жары — она просто не видела достаточно примеров современных тепловых рекордов. Это ставит под вопрос надёжность ИИ-прогнозов в условиях быстро меняющегося климата.
