Охотники за небом: российский ИИ научился видеть рождение ураганов за 15 минут

Мир вступает в эру, где у природы станет меньше шансов застать врасплох. Пока одни спорят о климате, другие учатся предсказывать его капризы с точностью, еще недавно казавшейся фантастикой. Группа российских ученых совершила прорыв в метеорологии, создав искусственный интеллект, способный замечать "зародыши" смерчей и штормов на спутниковых снимках в течение первых получаса их жизни.

Когда секунды решают всё

Представьте себе ураган. В нашем сознании это гигантский монстр, который видно за сотни километров. Но у любого монстра есть момент зарождения — едва уловимое завихрение в облаках, "родовое пятно" будущей стихии. Именно эту начальную фазу, которая длится всего 15–30 минут, теперь может отслеживать нейросеть, разработанная специалистами Московского физико-технического института (МФТИ) и Института физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН .

Речь идет об автоматическом обнаружении так называемых мезомасштабных конвективных систем (МКС). Это сложные комплексы облачности, которые являются первопричиной большинства разрушительных ливней, града и шквалистого усиления ветра .

Как это работает: взгляд в прошлое, чтобы спасти будущее

Спутники делают снимки земной поверхности каждые 15 минут. Раньше метеорологам приходилось вручную просматривать эти гигабайты данных, чтобы найти признаки формирования МКС. Теперь эту работу взял на себя алгоритм машинного обучения.

«Главное преимущество этой системы в том, что мы можем изучить прогресс за последние пару десятков лет, — объяснил руководитель проекта, заведующий лабораторией машинного обучения в науках о Земле МФТИ Михаил Криницкий. — С помощью искусственных нейронных сетей можно исследовать все снимки, которые были в архиве, и получить детальную статистику по европейской территории России» .

Проще говоря, ИИ не просто смотрит в небо в реальном времени. Он проанализировал два десятилетия истории погоды, выучил закономерности и теперь может распознать «почерк» будущего урагана в считанные минуты после его рождения. Там, где человеку потребовались бы месяцы кропотливого труда, нейросеть справляется за десятки минут .

Урок 2017-го: цена промедления

Значимость разработки становится очевидной, если вспомнить трагедии недавнего прошлого. Заместитель директора Института физики атмосферы им. А. М. Обухова РАН Александр Чернокульский в беседе с журналистами привел леденящий душу пример — ураган в Москве 29 мая 2017 года .

Тогда шквалистый ветер, скорость которого достигала 28 м/с, унес жизни 18 человек, еще около 170 получили травмы. Сотни населенных пунктов остались без света, городской транспорт был парализован . Новая технология как раз и нацелена на то, чтобы у служб спасения и городских властей было не несколько часов, а максимально возможное время для подготовки.

От теории к практике: кто защитит урожай и жизни

Сейчас алгоритм находится на стадии доработки. Ученые планируют расширять базу данных, адаптировать систему под данные с российских метеоспутников и в конечном итоге создать систему мониторинга для всей территории страны .

Но потенциал у технологии колоссальный. Обнаружив МКС на ранней стадии, ИИ сможет не просто выдать сигнал тревоги. С помощью дополнительных моделей он начнет просчитывать траекторию движения шторма, опираясь на то, как развивались аналогичные события в прошлом . Это даст фору аграриям, которые успеют укрыть посевы от града, транспортным компаниям, меняющим маршруты, и простым жителям, которые смогут переждать непогоду в безопасном месте.

«С помощью спутниковых снимков мы можем обнаружить опасное погодное явление за несколько часов. Сначала выявить мезомасштабную конвективную систему, а затем с помощью модели и дополнительных данных... сделать расчеты. Это даст более точную предсказуемость положения опасных штормов и шквалов», — резюмировал Александр Чернокульский .

Мир меняется, и погода становится все более непредсказуемой. Но теперь у нас есть шанс сделать следующий шаг — от простого наблюдения за стихией к ее раннему предупреждению. Российские ученые подарили нам этот шанс, научив машины видеть то, что скрыто от человеческого глаза в хаосе облаков.