В 2021 году Техас пережил крупнейший в истории штата сбой энергосистемы после трех зимних штормов в феврале. Погибли 246 человек, жители остались без еды, воды, тепла и света. Причина — у энергетиков не было времени подготовиться: точные прогнозы погоды за пределами двух недель считались невозможными. Об этом сообщает издание Phys.org.
Исследователи из MIT представили в журнале Nature метод, который удваивает точность прогнозов на срок от двух до шести недель. Машинное обучение исправляет ошибки существующих моделей, и впервые такой прогноз превосходит средние климатические показатели. Разработка заняла первое место в международном конкурсе прогнозирования Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF).
Метод также улучшает предсказание экстремальных явлений — наводнений и заморозков. «Это особенно важно для общества», — отмечает соавтор исследования Джуда Коэн. Модель работает как надстройка над любой существующей системой, не требует суперкомпьютера и доступна как открытый код.
Метеослужба Кении уже планирует использовать модель для прогноза муссонов и повышения урожайности. Энергетикам она даст две недели на подготовку к ледяным штормам вместо двух дней, а фермерам — точное время для посева и защиты урожая.