Учёные из Массачусетского технологического института (MIT) разработали систему искусственного интеллекта, которая вдвое повысила качество долгосрочных прогнозов погоды. Новый метод позволяет точнее оценивать вероятность похолоданий, сильных дождей и других погодных явлений на срок от двух до шести недель. Результаты исследования опубликованы 14 октября 2026 года в журнале Nature.

До сих пор прогнозирование погоды на такой срок оставалось одной из самых сложных задач метеорологии. Современные модели достаточно хорошо предсказывают изменения атмосферы на несколько дней вперёд, но после двух недель их точность резко снижается. Причина в хаотической природе погоды: даже незначительные изменения температуры, давления или движения воздушных масс со временем способны полностью изменить прогноз.

Период от двух до шести недель метеорологи даже называют «пустыней предсказуемости». На таких расстояниях привычные методы прогнозирования уже теряют эффективность, а долгосрочные климатические закономерности ещё не позволяют уверенно оценивать предстоящую погоду.

ИИ научили исправлять ошибки метеорологов

Исследователи решили не создавать новую модель атмосферы с нуля. Вместо этого они разработали алгоритм машинного обучения, который анализирует ошибки существующих прогнозов и корректирует их.

Система изучает исторические метеорологические данные, сравнивает прежние предсказания с реальными наблюдениями и выявляет повторяющиеся закономерности. Затем она использует полученные знания, чтобы уточнять новые прогнозы.

Важная особенность метода заключается в том, что он работает с вероятностями различных погодных сценариев. Например, вместо попытки точно назвать температуру через месяц система оценивает вероятность того, что определённый период окажется холоднее или теплее обычного.

При испытаниях технология позволила вдвое улучшить показатель качества прогнозов одной из ведущих моделей Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) на интервале от двух до шести недель.

В 2025 году разработка также заняла первое место в международном соревновании по прогнозированию погоды. Особенно важным результатом стало улучшение предсказаний экстремальных явлений — сильных холодов, наводнений и других опасных погодных событий.

Почему это может изменить прогнозы погоды

Практическое значение разработки выходит далеко за пределы привычных прогнозов для населения. Энергетическим компаниям необходимо заранее готовиться к сильным морозам, сельскому хозяйству — учитывать вероятность засух и заморозков, а спасательным службам — оценивать риск опасных погодных явлений.

Показательный пример — энергетический кризис в американском штате Техас в феврале 2021 года. Тогда сильные зимние штормы вызвали масштабные перебои с электричеством и отоплением. По официальным данным, последствия кризиса привели к гибели не менее 246 человек.

Более раннее предупреждение могло бы дать энергетическим компаниям дополнительное время для подготовки инфраструктуры и создания запасов топлива.

При этом новая система не требует суперкомпьютера для повседневной работы и может подключаться к уже существующим метеорологическим моделям. Метеорологическая служба Кении уже проявила интерес к технологии для прогнозирования сезона дождей.

Разработка не означает, что теперь можно безошибочно предсказать погоду на конкретный день через полтора месяца. Однако исследователи показали, что прогнозы на срок до шести недель могут содержать значительно больше полезной информации, чем считалось прежде.

Ранее RidLife рассказывал о модели GenCast, способной прогнозировать погоду на 15 дней вперёд. Новое исследование расширяет возможности искусственного интеллекта на гораздо более длительные сроки.