С помощью новой графовой нейронной сети SeaCast, созданной в сотрудничестве с Хельсинкским университетом, подход к региональному прогнозированию океана претерпевает значительные изменения. В отличие от более общих моделей, данная система учитывает сложные берега и интегрирует как океанические, так и атмосферные данные, что позволяет ей успешно описывать уникальные условия Средиземноморья. В статье, опубликованной в журнале Scientific Reports, сообщается, что SeaCast работает на разрешении примерно 4 километра и может делать прогнозы до глубины 200 метров. Нейросеть была обучена на 35-летних исторических данных от Copernicus Marine, при этом её результаты превосходят текущую операционную модель Copernicus, расширяя горизонты прогнозов до 15 дней. Испытания продемонстрировали, что нейросети требуется всего 20 секунд для проведения расчетов, в отличие от 70 минут для численных моделей. Это открывает новые горизонты для создания точных вероятностных ансамблевых прогнозов, что особенно важно для морского хозяйства и экологии. Как подчеркивает Эмануэла Клементи, сочетание физических знаний и ИИ позволяет значительно повысить качество предсказаний и минимизировать вычислительные затраты. Исследователи планируют интегрировать SeaCast с традиционными моделями, создавая новый стандарт в области морского прогнозирования. результаты превосходят текущую операционную модель