Искусственный интеллект все активнее применяется в прогнозировании погоды, и такие модели, как GraphCast, Pangu-Weather и Fuxi, уже превосходят традиционные физические климатические модели в предсказании некоторых погодных условий на ближайшие дни. Однако, согласно новому исследованию, искусственный интеллект часто не способен точно предсказывать экстремальные погодные явления.
На фоне изменения климата аномальная жара, ураганы и другие экстремальные события происходят все чаще, и их точное прогнозирование становится критически важным для защиты жизни людей, имущества и инфраструктуры. Но именно беспрецедентный характер таких явлений создает для ИИ серьезные трудности. Чтобы понять причины этого, ученые сравнили ведущие модели искусственного интеллекта с системой HRES (High Resolution Forecast), одной из лучших в мире физически обоснованных систем прогноза.
Ученые создали базу данных о рекордных температурах, холодах и ветре за 2018 и 2020 годы, а затем проверили, насколько точно HRES и модели ИИ предсказывали реальные погодные условия. В повседневных прогнозах модели ИИ часто оказывались точнее и намного быстрее HRES, но при рекордных событиях физическая система уверенно обошла искусственный интеллект по всем показателям. Например, во время аномальной жары модели ИИ неизменно предсказывали температуры значительно ниже фактических, причем чем сильнее был побит рекорд, тем менее точным становился прогноз ИИ.
Ученые объясняют превосходство HRES тем, что она опирается на неизменные законы физики, которые позволяют моделировать сценарии, еще не встречавшиеся миру. Модели же ИИ, сталкиваясь с событиями, выходящими за пределы их обучающей выборки, пытаются подогнать прогноз под более типичные исторические значения. Как отмечает исследовательская группа, их выводы указывают на фундаментальные ограничения погодных моделей на основе ИИ при экстраполяции за пределы известных данных и, следовательно, при прогнозировании самых разрушительных рекордных явлений.
Учитывая, что экстремальные события будут происходить все чаще, авторы предостерегают от использования исключительно искусственного интеллекта для столь ответственной работы. Вместо этого они предлагают гибридный подход, сочетающий скорость ИИ с фундаментальными законами физики. Прежде чем полагаться на такие модели в системах раннего оповещения и ликвидации последствий стихийных бедствий, необходима тщательная проверка и доработка моделей.