Un grupo de investigadores rusos del MFTI ha desarrollado una inteligencia artificial capaz de analizar datos de servicios meteorológicos internacionales. La red neuronal predice vórtices y tormentas extremas en el Ártico a alta velocidad, aproximadamente 50 veces más rápido que los modelos complejos tradicionales. El desarrollo mejorará significativamente los pronósticos meteorológicos en el sector ruso del Ártico.
La red neuronal proporciona un pronóstico muy detallado para los mares de Barents y Kara más de 50 veces más rápido que los modelos físicos que consumen muchos recursos. Además, muestra tormentas que otros enfoques no reproducen.
Las investigaciones en esta área se han llevado a cabo durante muchos años. Actualmente, para evaluar el comportamiento del océano y su influencia en el clima en la Tierra, se utilizan modelos meteorológicos globales con baja resolución espacial, que no pueden predecir pequeños vórtices atmosféricos, o modelos hidrodinámicos de alta precisión, que requieren enormes recursos computacionales y tiempo.
Científicos del MFTI entrenaron la IA con los resultados de los cálculos obtenidos mediante el modelo hidrodinámico WRF. Para ello, los investigadores prepararon un conjunto de datos que describen el clima en el Ártico en 2015-2021.
Utilizando este enfoque, el equipo calculó los cambios climáticos en la región y luego comparó las predicciones de la IA con datos reales y los resultados de los cálculos de WRF y el modelo meteorológico global ERA5.
El sistema de IA del MFTI no solo predijo con precisión las principales fluctuaciones climáticas en esta área, sino que también pudo reproducir la llamada bora de Nueva Zembla, un fuerte viento frío que se mueve rápidamente desde las cadenas montañosas de Nueva Zembla y representa un peligro para la navegación.
El jefe del laboratorio de aprendizaje automático en ciencias de la Tierra del MFTI, Mijaíl Krinitski, señaló que la red neuronal superó significativamente al modelo ERA5 en la predicción de estructuras de vórtices, y sus resultados coincidieron casi por completo con los datos del modelo de referencia WRF. En el futuro, esto permitirá predecir con mayor precisión y con menos costos los fenómenos meteorológicos extremos, garantizando la seguridad de la navegación, el funcionamiento de los puertos y las plataformas de petróleo y gas en el Ártico.
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