История искусственного интеллекта как нового научного направления начинается в середине XX века. Сегодня его область применения уже достаточна широка – от телекоммуникаций и роботехники до медицинской диагностики, и т.д. Не обошли нейронные сети и область изучения климата и прогноза погоды.Однако мониторинг информации и исследования, проведённые Национальным управлением океанических и атмосферных исследований США, указывают на следующее: приближённые к искусственному интеллекту алгоритмы демонстрируют впечатляющие возможности во многих областях, но не в таких сферах, как метеорология. ИИ всё ещё сильно уступает синоптикам в прогнозировании погоды.Мощные модели ИИ, работающие с массивами данных с погодных спутников, могут с высокой точностью прогнозировать изменения погоды на относительно небольших территориях, но если речь идёт о формировании крупных климатических событий, то алгоритмы машинного обучения не справляются. Серьёзные изменения погоды, которые часто развиваются по сценариям стихийных бедствий, начинаются с небольших изменений, которые остаются вне фокуса внимания ИИ.Эксперты отмечают, что метеорологи-ветераны уверенно превосходят даже самые совершенные ИИ-модели в прогнозировании погоды. Тесты показывают, что они превосходят ИИ не менее чем на 20-40%, что довольно существенно, сообщает сайт PLANET TODAY. Опытные метеорологи могут заметить самые незначительные факторы, которые машина не примет в расчёт. Слабые изменения атмосферного давления, влажности или скорости ветра могут приводить к значительным переменам погоды, и искусственному интеллекту сложно ориентироваться в таких тонкостях синоптических процессов.