Студент выучил физику по учебнику и сдаёт экзамен. Первые две задачи он решает блестяще, а на третьей ошибается в том, чего в учебнике не было. Примерно так выглядит испытание гибридной модели атмосферы NeuralGCM, которую прогнали через три уровня проверки: циклоны, Эль-Ниньо и аномальное потепление.
Модель сочетает физическое ядро с машинным обучением, которое заменяет дорогие вычисления мелких процессов. Вместо того чтобы считать каждое облачко, нейросеть учится на данных реанализа ERA5 и спутниковых осадках IMERG за 2001–2018 годы. Затем её спрашивают о том, чего в этих данных не было, например о равномерном нагреве океана на 4 градуса. Так проверяют, усвоила ли модель физику, а не просто запомнила статистику.
Эль-Ниньо модель тоже узнаёт: телеконнекция PNA воспроизводится с корреляцией 0,86 для высоты геопотенциала 200 гПа, что попадает в разброс физических моделей. Но амплитуду нелинейной асимметрии отклика модель переоценивает. А вот при равномерном потеплении глобальная приземная температура растёт на 0,86 кельвина на кельвин нагрева океана, а осадки на 4,14% на кельвин, что близко к оценкам CMIP6. Казалось бы, экзамен сдан.
Однако в верхней тропосфере и нижней стратосфере модель даёт избыточное охлаждение в тропиках и избыточное потепление в полярных областях. Из-за этого струйное течение не сдвигается к полюсу так, как в физических моделях. Причина проста: модель не получала на вход концентрации углекислого газа и озона, поэтому её стратосферный отклик нефизичен.
Студент, выучивший физику по учебнику, сдал экзамен, но не на отлично. NeuralGCM показала, что гибридные модели способны обобщаться за пределы обучающих данных, чего не удавалось чисто нейросетевым моделям. Но ошибки в стратосфере напоминают: прежде чем доверять таким моделям климатические проекции, нужно понять, какой минимум физики им необходим. Экзамен продолжается.
Модель NeuralGCM обучалась на данных реанализа ERA5 и спутниковых осадках IMERG только за 2001–2018 годы, но смогла воспроизвести отклик на потепление, которое в этих данных не встречалось. Это как если бы студент, выучивший физику по учебнику, сдал экзамен по задачам, которых в учебнике не было.
Идея гибридного интеллекта, где машинное обучение дополняет физические законы, перекликается с романом Станислава Лема «Солярис», где океан-разум порождает модели гостей из воспоминаний. Здесь модель порождает климатические отклики, опираясь на выученные закономерности, но иногда создаёт фантомы в стратосфере.