Использование искусственного интеллекта является ценным инструментом для прогнозирования погоды, но только в том случае, если он обучен работе с достаточным количеством данных. В то время как США готовятся к сезону ураганов и рекордно жаркому лету, эксперты опасаются, что сокращение администрацией Трампа объёма климатических и погодных данных может сделать прогнозы погоды федерального правительства менее надёжными, именно в тот момент, когда они больше всего нужны.

Национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA) в конце прошлого года запустило набор моделей глобального прогноза погоды на базе искусственного интеллекта, которые должны повысить скорость, эффективность и точность. В марте представитель агентства заявил, что эти модели были подготовлены на основе многовековых метеорологических данных.

При Трампе объём сбора климатических и погодных данных сократился – в этом году администрация Трампа предложила незначительное увеличение бюджета Национальной метеорологической службы, но в целом сократило на 40% бюджет NOAA.

Широко распространенные сообщения показывают, что сокращение финансирования вынудило Национальную метеорологическую службу NOAA сократить количество запусков спутников и радиозондов, которые являются одними их ключевых элементов системы сбора данных в стране. По словам экспертов, сокращение климатических программ угрожает сети океанских буев и другим системам наблюдения. Исследования последствий климатического кризиса для систем Земли также сокращаются, как и финансирование исследователей, которые анализируют данные и выявляют новые источники.

Эти препятствия возникают по мере того, как США готовятся к более экстремальным погодным условиям. Ожидается, что «супер Эль-Ниньо» приведёт к резкому повышению температуры, побьёт рекорды по всей стране и может усилить ураганную активность в некоторых регионах.

Представители администрации Трампа подталкивают специалистов NOAA полностью перейти на прогностические модели с использованием искусственного интеллекта, так как новые технологии используют меньше вычислительных мощностей, чем традиционные модели. Однако, как выяснили эксперты, у них также есть серьёзные недостатки. Согласно апрельскому исследованию, опубликованному в журнале Science Advances, когда дело доходит до прогнозирования экстремальных погодных явлений, новые модели неэффективны. Авторы обнаружили, что, погодные модели искусственного интеллекта были подготовлены к климату, которого больше не существует.

Исследователи считают, что если правительство увеличит свою зависимость от моделей, основанных на искусственном интеллекте, при одновременном сокращении объёма данных, эта проблема может поставить под угрозу федеральные прогнозы.