Над тёплыми водами Индийского океана раз в полтора-два месяца собирается огромная волна влажного воздуха. Она движется на восток со скоростью пешехода и за сорок-девяносто дней огибает половину планеты. От этой волны зависит, когда начнутся дожди в Индии и ударят ли морозы в Европе. Но волна капризна: она то усиливается, то пропадает, и предсказать её трудно.
Учёные придумали способ разобраться в этой капризности. Они свели волну к нескольким числам — как кукловод держит в руках всего несколько ниточек. Одно число говорит, в какой фазе волна, другое — насколько она сильна. Затем они научили нейросеть дорисовывать по этим числам полную картину облаков и ветров. Нейросеть училась на шестидесятилетней летописи погоды, собранной со спутников и метеостанций. Теперь достаточно задать числа, и она за полчаса нарисует шестьдесят лет правдоподобных тропических волн.
Такой кукольный театр впервые связывает простые числа с полной сложностью атмосферы. Раньше учёные либо считали только числа и теряли детали облаков, либо гоняли огромные модели и тонули в мелочах. Теперь нейросеть служит мостом: она принимает простые команды и возвращает богатую картину. Это помогает лучше предсказывать тропическую погоду и проверять, почему волна ведёт себя так, а не иначе.
Генерация 60-летней записи MJO занимает около 30 минут, что сопоставимо по вычислительным затратам с моделями промежуточной сложности. При этом модель может создавать контрфактические сценарии, например вечный MJO с постоянным периодом, которые невозможно наблюдать в природе.
Идея «промптинга» климатической модели напоминает управление погодой в рассказах, где учёные задают параметры и получают предсказуемые, но реалистичные отклики. Однако здесь нет манипуляции реальной атмосферой, а лишь исследование её виртуальных двойников.