Ученые выяснили, что искусственный интеллект плохо предсказывают экстремальную погоду. В рамках эксперимента исследователи сравнили ведущие ИИ-модели с системой High Resolution Forecast, или HRES, — одной из лучших в мире физически обоснованных систем прогноза. Результаты опубликовали в журнале Science Advances.
В рамках эксперимента ученые использовали нейросети GraphCast, Pangu-Weather и Fuxi. Специалисты собрали сведения об экстремальной жаре, холодах и ветре за 2018 и 2020 годы. После этого эксперты проверили, насколько точно HRES и ИИ-модели предсказывали реальные погодные условия.
«Результаты неизменно показывают, что современные модели ИИ уступают HRES в прогнозировании рекордных событий. Как правило, недооценивают интенсивность и частоту рекордов жары, холода и скорости ветра», — говорится в исследовании.
Подобные результаты специалисты объясняют тем, что HRES опирается на законы физики. Это позволяет системе предсказывать беспрецедентные ситуации. В свою очередь, ИИ-модели обучаются на прошлых сведениях. Встречаясь с редкими событиями, нейросети пытаются приблизить прогноз под более типичные значения.
Ученые предлагают использовать гибридный подход. Такой должен сочетать скорость ИИ и фундаментальные законы физики.
