Искусственный интеллект ошибается в прогнозах погоды

Нейросети уже умеют делать точные краткосрочные прогнозы погоды, но новое исследование ученых из Университета Чикаго, Нью-Йоркского университета и Калифорнийского университета в Санта-Крузе показало: такие модели «слепы» к погодным катастрофам. Работа опубликована в журнале Proceedings of the National Academy of Sciences (PNAS).

Авторы выяснили, что искусственный интеллект, основанный на нейросетях, не способен предсказывать события, которых не было в обучающем наборе данных. Это означает, что ИИ может «пропустить» редчайшие, но разрушительные явления — такие как ураганы 5-й категории, экстремальные засухи, небывалые наводнения.

«Модели ИИ — это потрясающее достижение в науке, но они не волшебство», — отметил Педрам Хассанзаде, доцент геофизики Университета Чикаго и один из авторов исследования. — «Мы пользуемся ими всего несколько лет, и потенциал для развития еще огромный».

ИИ-модели прогнозирования погоды работают по принципу, схожему с ChatGPT: они учатся на исторических данных, выявляют закономерности и предлагают прогноз. При этом они значительно быстрее и энергоэффективнее традиционных моделей, требующих суперкомпьютеров.

Однако беда в том, что ИИ не может предсказать то, чего не видел. Чтобы проверить это, исследователи обучили модель без данных об ураганах выше 2-й категории, а затем «попросили» ее предсказать развитие погодных условий, которые на самом деле приводят к урагану 5-й категории. Результат: модель уверенно «недооценила» ураган. Такие ошибки опасны: в случае недооценки урагана возможны огромные человеческие и инфраструктурные потери.

«Она знала, что приближается шторм, но каждый раз предсказывала максимум 2-ю категорию», — пояснил соавтор Юнцян Сун, научный сотрудник UChicago.

Однако у исследования есть и обнадеживающие результаты: если в обучающем наборе нейросети были аналогичные события, пусть даже в другом регионе мира, модель способна сделать точный прогноз. Например, модель могла предсказать мощный атлантический ураган, если в ее памяти были тихоокеанские шторма.

«Это вселяет надежду: нейросети могут распознать редкое явление в одной части света, если уже «видели» нечто подобное в другой», — отметил Хассанзаде.

Ученые уверены: чтобы прогнозировать редкие, но разрушительные явления — необходимо комбинировать ИИ с физикой. Один из перспективных подходов — активное обучение, при котором ИИ помогает традиционным моделям создавать дополнительные сценарии экстремальных событий для тренировки.