Искусственный интеллект под названием SeaCast, созданный при поддержке Хельсинкского университета, предлагает новый взгляд на региональное прогнозирование морских условий. В отличие от существующих глобальных моделей, эта графовая нейронная сеть способна учитывать сложные береговые конфигурации и интегрировать данные как из океана, так и атмосферы. Это позволяет ей более точно отражать динамику Средиземноморья, в отличие от общих подходов. Подробности технологии публикуются в журнале Scientific Reports. SeaCast может обрабатывать данные с разрешением около 4 километров, предоставляя прогнозы на глубину до 200 метров. Нейросеть обучалась на основе 35 лет исторических данных от службы Copernicus Marine. Испытания показали, что SeaCast существенно опережает существующую модель Copernicus не только по качеству, но и по срокам прогноза, увеличивая их с 10 до 15 дней. Поразительно, но расчет, выполненный на графическом процессоре, занимает всего 20 секунд, тогда как численная система требует 70 минут. Это ускорение открывает новые горизонты для создания вероятностных ансамблевых прогнозов, которые способны существенно улучшить оценку рисков в таких областях, как судоходство и экология. Соавтор исследования Эмануэла Клементи подчеркивает, что сочетание физических принципов с ИИ позволяет значительно повысить точность и снизить ресурсоемкость вычислений. По результатам экспериментов, включение атмосферных данных значительно улучшает прогнозы, особенно на поверхности. В будущем SeaCast планируется интегрировать в оперативные цепочки прогнозирования, устанавливая новые стандарты для морского прогнозирования по всему миру.