Ai2 научил ИИ моделировать экстремальную погоду с шагом 3 км в 300 раз дешевле физической модели

ИИ-система Ai2 моделирует погоду всей планеты с шагом 3 км, и даже редчайшие ливни и шквалы у неё по статистике почти как у физической модели X-SHiELD. А расчёт обходится примерно в 300 раз дешевле, чем у X-SHiELD.

Ai2¹ выложил открытую систему HiRO-ACEv2: она рассчитывает ливни, ветер и давление по всей планете с шагом 3 км примерно в 300 раз дешевле физической модели X-SHiELD², на данных которой училась. Институт объявил о ней 14 октября в соцсети X, веса лежат на Hugging Face под лицензией Apache 2.0 для исследований и обучения.

Почему это важно: модели с шагом в несколько километров различают отдельные грозы, ураганы и шквалы, но считать так всю планету очень дорого. Дешёвый эмулятор даёт годы таких данных и много вариантов одного климата, на которых можно изучать редкие бедствия.

Предыстория: первую версию, HiRO-ACE, Ai2 описал в декабре 2025 года. Она уточняла до 3 км только осадки и за сутки на одной видеокарте H100 выдавала региональные данные за десятилетия.

Как это работает: система состоит из двух ИИ-моделей, и каждый её запуск даёт новый правдоподобный вариант погоды:

Эмулятор климата ACE шаг за шагом, по шесть часов, просчитывает атмосферу всей Земли на грубой сетке около 100 км.
Диффузионная модель³ HiROv2 берёт этот грубый расчёт и восстанавливает по нему картину с шагом 3 км, то есть в 32 раза подробнее.

Детали: вторая версия к осадкам добавила ветер на высоте 10 м и давление на уровне моря. По словам Ai2, система воспроизводит энергию циклонов, правдоподобные ураганы и сильные ветры, которые обрушиваются со склонов гор; в статье разобран пример боры на адриатическом побережье Хорватии.

В цифрах: так Ai2 оценивает точность и стоимость:

Если HiROv2 уточняет данные самой X-SHiELD, огрублённые до 100 км, то значения осадков, ветра и давления, которые встречаются раз на миллион точек данных, расходятся с X-SHiELD не больше чем на 3%.
Чтобы получить данные за год по всей планете с шагом 3 км, системе нужно примерно в 300 раз меньше энергии, чем X-SHiELD; для отдельного региона экономия ещё больше.

Но: ограничения авторы перечисляют сами:

Эмулятор обучен лишь на девяти годах симуляции X-SHiELD, с 2014 по 2022 год, и не рассчитан на климат с другой температурой океана или уровнем CO2.
Для прогноза погоды система не годится: она училась на выходе климатической модели, а не на наблюдениях.
HiROv2 проверяли только между 66° южной и 70° северной широты.
Если регион больше квадрата 16 на 16 градусов, на стыках его кусков бывают разрывы или следы сглаживания.

Что дальше: Ai2 учит систему на данных о наблюдаемой погоде и о климате, который теплее на 4 °C. Институт также хочет добавить температуру, снег и лёд и ищет способ ускорить HiROv2 в 10 с лишним раз.

Статья о второй версии вышла на arXiv 13 октября. Среди соавторов — исследователи NVIDIA и GFDL, лаборатории американского погодного агентства NOAA, которая создала X-SHiELD.