Новая модель искусственного интеллекта SeaCast, созданная при поддержке Хельсинкского университета, революционизирует подход к региональному прогнозированию океана. В отличие от глобальных аналогов, данная графовая нейронная сеть учитывает сложные береговые линии и интегрирует океанические и атмосферные переменные, что позволяет более точно отражать динамику Средиземноморья, с которой не справляются традиционные модели. Статья о технологии опубликована в журнале Scientific Reports.
SeaCast работает с высоким разрешением около 4 километров и предоставляет прогнозы до глубины 200 метров. Обучение нейросети проводилось на основе 35-летних данных реанализа от службы Copernicus Marine. Испытания показали, что SeaCast превосходит действующую модель Copernicus по точности на 10-дневном горизонте и расширяет прогноз до 15 суток. Ускорение вычислений впечатляет: нейросеть справляется с задачами за 20 секунд на одном графическом процессоре, в то время как численной системе требуется 70 минут и 89 процессоров.
Быстрота вычислений позволяет создавать вероятностные ансамблевые прогнозы, что важно для судоходства, аквакультуры и мониторинга окружающей среды. Соавтор исследования Эмануэла Клементи подчеркивает, что сочетание физических знаний и передового ИИ значительно повышает точность прогнозов и снижает вычислительные затраты. Эксперименты подтвердили, что добавление атмосферных данных улучшает предсказания, особенно вблизи поверхности. В дальнейшем исследователи планируют интегрировать SeaCast в оперативные цепочки прогнозирования, устанавливая новый стандарт для морского прогнозирования по всему миру.