Исследователи из Института океанографии Скриппса при Калифорнийском университете в Сан-Диего представили Zephyrus — ИИ-агент, способный кардинально изменить подход учёных к изучению погоды и климата. Система переводит запросы на естественном языке в исполняемый код, самостоятельно извлекает метеорологические данные и возвращает результаты в понятном для человека виде. Разработка будет представлена на 14-й Международной конференции по обучению представлениям (ICLR) в Рио-де-Жанейро с 23 по 27 апреля 2026 года.
«Наша цель — расширить доступ к критически важным данным и прогнозам, снизив порог входа для их анализа», — объяснил Дункан Уотсон-Паррис, исследователь из Института океанографии Скриппса. По его словам, до сих пор работа с климатическими моделями требовала глубоких знаний программирования и специализированных инструментов, что ограничивало круг учёных, способных использовать современные ИИ-модели прогнозирования погоды.
Zephyrus выступает связующим звеном между мощными ИИ-моделями прогнозирования погоды и конечными пользователями. Агент принимает вопросы вроде «Какая будет температура в Москве на следующей неделе?» или «Покажи данные об осадках за последний месяц для определённого региона», после чего автоматически генерирует код, обращается к базам метеоданных и формирует ответ на понятном языке. Такой подход устраняет необходимость ручного написания скриптов для каждого запроса.
Тестирование показало, что Zephyrus уверенно справляется с локальными погодными запросами и временными прогнозами. Однако система пока испытывает сложности с идентификацией комплексных экстремальных погодных паттернов и автоматической генерацией развёрнутых аналитических отчётов. Исследователи отмечают, что эти ограничения будут устраняться по мере расширения обучающих наборов данных.
Проект имеет важное значение на фоне быстрого развития ИИ-моделей для прогнозирования погоды. В 2025–2026 годах NOAA развернула новое поколение ИИ-моделей глобального прогноза, а NVIDIA выпустила открытую платформу Earth-2. Однако доступ к этим инструментам по-прежнему ограничен узким кругом специалистов. Zephyrus решает именно эту проблему — демократизацию доступа к климатическим данным.
В дальнейшем команда планирует расширить обучающие датасеты и дообучить модели с открытым исходным кодом специально для климатических приложений. Статья опубликована на сервере препринтов arXiv (DOI: 10.48550/arxiv.2510.04017). Если подход Zephyrus окажется успешным, он может стать стандартным интерфейсом между учёными-климатологами и ИИ-системами прогнозирования, существенно ускорив исследования в области изменения климата и предсказания природных катастроф.
