Выжить или умереть. ИИ Google теперь решает, успеете ли вы эвакуироваться

Когда новый тропический циклон только формировался у побережья Гаити, синоптики из Национального центра по наблюдению за ураганами уже готовились к худшему. Прогнозы указывали на стремительный рост мощности, а уверенность в развитии ситуации появилась во многом благодаря модели Google DeepMind, которую начали использовать летом. Эта система заметно ускоряет анализ будущего поведения штормов и повышает точность расчётов, что помогает спасательным службам действовать заранее.

Во время работы над ураганом Мелисса метеоролог Филипп Папин посчитал, что шторм в считанные сутки способен перейти в четвёртую категорию и повернуть к Ямайке. Подобных предположений по скорости усиления ранее не было. Основанием для прогноза стал массив расчётов DeepMind, показавший высокую вероятность скачка мощности.

К слову, Мелисса действительно набрала катастрофическую силу и вышла на сушу уже как ураган пятой категории, что стало одним из самых мощных ударов за всю историю наблюдений в Атлантике. Раннее предупреждение помогло местным службам выиграть ценные часы подготовки.

По мере роста числа тропических штормов в текущем сезоне зависимость NHC от модели Google только усиливалась. Новая система стала первой ИИ-разработкой, созданной специально для прогнозов ураганов, и уже опередила традиционные методы по точности вычисления траектории.

Ранее основной упор делали на трудоёмкие физические симуляции, требующие значительных ресурсов и времени. Подход DeepMind устроен иначе: он ищет закономерности в больших массивах данных, выдавая результат на обыкновенном компьютере всего за несколько минут. Такой способ позволяет уловить изменения, которые классические модели могут пропустить.

Авторы прежних прогнозов из NHC отмечают, что скорость обработки информации и низкие затраты на вычисления позволяют DeepMind работать заметно быстрее. При этом новая система не относится к генеративным ИИ, а использует методы машинного обучения, которые в метеорологии применяются уже давно.

Главное отличие в том, что алгоритм Google сумел превзойти эталонные государственные модели в рекордные сроки. Однако слабые места всё же есть: по словам сотрудников центра, модель ошибалась при оценке силы некоторых штормов, включая ураганы Эрин и Калмаеги, когда происходило резкое усиление.

Специалисты ждут, что по завершению сезона ураганов компания предоставит больше внутренней информации, чтобы улучшить практическую пользу системы для синоптиков. Сейчас подход Google остаётся частично закрытым, в отличие от общедоступных государственных решений.

Тем временем конкуренты тоже развивают собственные ИИ-модели, а стартапы пытаются применить алгоритмы для долгосрочных прогнозов и предупреждения опасных явлений. Например, одна из молодых компаний запускает собственные метеозонды, компенсируя сокращение наблюдательной сети в США.