15.09.2026. - Новый рубеж в области управления погодой

Новый рубеж в области управления погодой

Япония все чаще сталкивается с серьезными последствиями проливных дождей, вызванных тайфунами и стационарными линейными дождевыми полосами. В ответ на это возникла амбициозная и нестандартная идея: искусственно вызывать сильные дожди над океаном, чтобы уменьшить количество экстремальных ливней на суше.

Этот новаторский проект был выбран для участия в программе исследований и разработок «Лунный свет» Кабинета министров Японии. Руководит проектом профессор Сюндзи Коцуки из Института перспективных научных исследований/Центра дистанционного зондирования окружающей среды, который также является руководителем проекта.

Коцуки руководит лабораторией и ведет дискуссии, опираясь на строгую логику, но при этом руководствуется четким убеждением: «Когда вы стремитесь достичь чего-то значимого, в конечном счете все сводится к энтузиазму и энергии».

В этом интервью в формате «вопрос-ответ» он рассказывает о текущем состоянии исследований в области управления погодой и прогнозирования погоды с помощью искусственного интеллекта, а также о подходе, который лежит в основе его стремления заниматься сложной наукой, ориентированной на будущее.

Расскажите, пожалуйста, о работе, которой вы занимаетесь в рамках программы исследований и разработок «Лунный свет».

В рамках восьмой цели программы Moonshot под названием «Создание общества, защищенного от угрозы экстремальных ветров и дождей за счет контроля и изменения погодных условий к 2050 году», я возглавляю проект под названием «Искусственное создание сильных ливней в верховьях морских течений для предотвращения стихийных бедствий, связанных с обильными дождями на суше (AMAGOI)».

В Японии ущерб от наводнений в особо сильные годы может превышать 1 триллион иен, а такие стихийные бедствия могут даже приводить к человеческим жертвам, что делает их серьезной социальной проблемой. В то же время традиционные технические средства борьбы с наводнениями, такие как дамбы и плотины, имеют очевидные ограничения.

Проливные дожди, которые нанесли наибольший ущерб в Японии, были вызваны в первую очередь значительным притоком водяного пара с океана. Исходя из этого, мы предлагаем искусственно вызывать образование кучево-дождевых облаков над морем, чтобы заранее спровоцировать сильные дожди. Таким образом мы стремимся уменьшить количество водяного пара, достигающего суши, и в конечном счете снизить риск стихийных бедствий, связанных с обильными осадками в густонаселенных районах.

Возможно ли это на самом деле?

Погода по своей природе хаотична — даже малейшее изменение может кардинально повлиять на дальнейшее развитие событий. Если проливные дожди уже начались, вмешаться искусственно практически невозможно. Однако мы считаем, что раннее вмешательство с применением минимальных, но целенаправленных мер может дать значительный эффект. Я называю этот подход «выявлением ключевых контрольных точек» в погодной системе.

С точки зрения науки о данных, определение того, где находятся эти контрольные точки и как эффективно на них воздействовать, является ключевым для управления погодой и представляет собой увлекательную научную задачу. Проведенное на данный момент численное моделирование показывает, что можно сократить количество проливных дождей на 10–20 %.

Основываясь на результатах моделирования, я планирую в 2025 финансовом году провести эксперимент по искусственному вызыванию осадков над океаном. В ходе этого эксперимента с самолета будет распыляться сухой лед, который станет ядрами конденсации для водяного пара и тем самым вызовет выпадение осадков. Цель состоит в том, чтобы уменьшить количество водяного пара, который в конечном итоге выпадает на сушу.

Одна из самых сложных технических задач заключается в точном воспроизведении текущих погодных условий в рамках численных моделей. Данные о погоде в режиме реального времени, полученные с различных систем наблюдения, должны быть интегрированы в модели, отражающие состояние атмосферы в динамике. На основе этих данных мы рассчитываем, где следует распылять сухой лед, а затем определяем фактические точки распыления.

Реконструкция всей атмосферной системы на основе неполных данных наблюдений — крайне сложная задача, и именно в этой области я планирую широко использовать искусственный интеллект.

Кроме того, я изучаю концепцию офшорной купольной конструкции. Она предполагает создание треугольной конструкции шириной около 600 метров (2000 футов) и высотой 300 метров (1000 футов), предназначенной для перенаправления воздушных потоков и вызывания осадков над океаном, что позволит уменьшить количество осадков на суше. В настоящее время я работаю с партнёром по производству, чтобы оценить техническую осуществимость этой концепции и определить необходимые инженерные стандарты.

Как вы считаете, будет ли искусственный интеллект играть важную роль в прогнозировании погоды в будущем?

Прогнозирование погоды с помощью искусственного интеллекта — одно из наших приоритетных направлений исследований. По мере развития этой технологии мы ожидаем значительного улучшения в прогнозировании линейных полос выпадения осадков — явлений, которые в настоящее время очень сложно предсказывать с высокой точностью.

Современные прогнозы погоды основаны на «численном прогнозировании погоды», при котором с помощью суперкомпьютеров моделируется поведение атмосферы на основе физических законов и данных наблюдений. Например, прогнозы движения тайфунов публикуются каждые три часа на период до 24 часов и каждые шесть часов на период до 120 часов. Эти прогнозы рассчитываются на основе 21 различных сценариев и статистической обработки результатов.

Увеличение количества сценариев повышает точность, но при этом значительно возрастает вычислительная нагрузка и время обработки данных.

Наш подход, основанный на искусственном интеллекте, призван заменить большую часть этих ресурсоёмких вычислений. С помощью ИИ мы надеемся за короткое время просчитать 1000 сценариев и обновлять прогнозы каждые 30 минут.

Ещё одна серьёзная проблема современных моделей прогнозирования заключается в том, что они не в полной мере используют доступные данные наблюдений. На самом деле в настоящее время при оперативном прогнозировании погоды используется лишь от 5% до 6% доступных метеорологических данных. Если мы сможем задействовать огромный объём неиспользуемых данных наблюдений, прогнозы станут более сложными и значительно более точными.

Почему данные наблюдений используются так неэффективно?

Прогнозирование погоды включает в себя два ключевых компонента: математический метод, используемый для оценки текущего состояния атмосферы, и прогностическая модель, которая на основе этого текущего состояния предсказывает будущие погодные условия. Технология, используемая для первого компонента, называется «ассимиляция данных». Она корректирует результаты моделирования таким образом, чтобы они лучше соответствовали реальным данным наблюдений, что позволяет нам оценивать и прогнозировать атмосферные условия, более близкие к реальным.

Однако существует серьёзная проблема: по мере увеличения объёма данных наблюдений процесс ассимиляции данных становится всё более сложным. Когда данных слишком много, их эффективное включение в процесс моделирования может быть сопряжено с большими вычислительными затратами и отнимать много времени. Мы считаем, что именно в этой области ИИ может совершить прорыв.

Кроме того, с помощью объяснимого искусственного интеллекта (explainable AI, XAI) мы можем определить, на какие данные опирался ИИ при составлении прогнозов. Это не только повышает прозрачность, но и помогает глубже понять метеорологические явления.

Вы основали лабораторию в Университете Тиба в 2020 году. Изменилось ли ваше мировоззрение за последние пять лет?

Сейчас я как никогда осознаю, что моя роль заключается в том, чтобы воспитать новое поколение лидеров — людей, которые смогут выйти в мир и действовать независимо. Вместо того чтобы просто «передавать» знания, я стараюсь направлять, предоставляя основу для размышлений и выстраивая системы, которые побуждают каждого мыслить самостоятельно.

За последние пять лет лаборатория добилась значительных успехов и выросла благодаря моей преподавательской деятельности. Однако я понял, что, если я продолжу придерживаться того же подхода, ориентированного на преподавание, лаборатория никогда не выйдет за рамки моих возможностей. Чтобы стать по-настоящему ведущей лабораторией мирового уровня, мы должны вырасти в нечто большее, чем я сам.

Преподавание по своей сути предполагает наличие авторитета, и, честно говоря, мне страшно отказываться от этого контроля. Тем не менее я верю в творческий потенциал и чувство ответственности наших молодых сотрудников и считаю, что сейчас самое время перейти от «преподавания» к «наставничеству».

Этот переход был вызван историей, которой поделился Такеши Окада, бывший главный тренер национальной сборной Японии по футболу. Однажды он сказал, что для создания сильной команды нужны игроки, способные мыслить самостоятельно, а не просто следовать указаниям менеджера или тренера.

Парадоксально, но люди не действуют независимо, если им с самого начала предоставлена полная свобода. Вместо этого сначала им необходимо вдолбить в голову базовый шаблон; только тогда они смогут свободно мыслить и действовать. Окада назвал это "руководством на основе принципов".

Я интуитивно почувствовал, что "руководствоваться принципами", которые указывают путь к получению ответа, важнее, чем руководствоваться ситуацией, которая просто дает ответ сама по себе.

В 2025 году я внедрил эту идею в работу своей лаборатории. С тех пор студенты и исследователи, изучившие эти базовые закономерности с помощью фреймворков для генерации идей, научились формулировать гипотезы и прокладывать собственные исследовательские маршруты. Я считаю, что это привело к большей свободе мышления и более высоким результатам исследований.

Кроме того, студенты выступили с инициативой объединить лабораторные работы, записи по управлению задачами и другие материалы в общую облачную систему. Это позволяет любому участнику лаборатории получить доступ к накопленным знаниям, а будущим участникам - проследить мыслительный процесс тех, кто работал до них. Меня очень воодушевляет, когда молодые исследователи берут на себя такую ответственность.

Похоже, что общий потенциал вашей лаборатории неуклонно растет.

Да. Когда я основал свою лабораторию в Университете Тиба, моей целью было стать лучшим в Японии в течение пяти лет и лучшим в мире в течение 10 лет. Оглядываясь назад, я понимаю, что мы, возможно, достигли лидирующих позиций в Японии в области искусственного интеллекта и наук о Земле. Тем не менее я не хочу останавливаться на достигнутом. Моя цель — продолжать двигаться вперёд, чтобы в течение следующих пяти лет стать лучшими в мире.

Как руководитель проекта Moonshot, я понимаю, что задачи, которые стоят перед нами, сильно отличаются от управления лабораторией. Как вы это видите?

Это правда. У нас 30 научных руководителей проектов, каждый из которых работает со своими студентами и исследователями, так что в общей сложности я взаимодействую примерно со 150 людьми. Честно говоря, я никогда раньше не руководил проектами такого масштаба, так что это было довольно сложно. Тем не менее я чувствую, что у нас постепенно сформировалось крепкое чувство командного духа.

Один важный урок, который я усвоил, заключается в том, что не нужно быть экспертом во всех областях. Главное — доверять человеку, который занимается продвижением того или иного вопроса, и быть уверенным в том, что он справится. Несмотря на то, что наши отношения носят профессиональный характер, мы стараемся относиться друг к другу по-человечески.

На днях у нас было вечернее совещание, которое в какой-то момент переросло в разговор о личных проблемах и жизни в целом. Это было похоже на вечер перед школьным фестивалем — удивительно весело и заряжающе. Такие моменты напоминают мне о том, как важно взаимодействовать с людьми по-человечески и понимать их ценности не только с точки зрения теорий, таких как теория управления, но и через искреннее человеческое общение.

И наконец, что бы вы посоветовали студентам и молодым исследователям?

Если вы хотите добиться чего-то значимого, то в конечном счёте именно ваша увлечённость и энергия определяют результат. Кадзуо Инамори, основатель корпорации Kyocera, однажды сказал, что результаты работы определяются мышлением, способностями и усилиями. Я считаю, что среди них страсть играет решающую роль. Каким бы талантливым ни был человек, без энтузиазма его идеи и прозрения никогда не будут реализованы в полной мере.

Я считаю, что в исследовательской работе важнее интеллекта то, можете ли вы заниматься тем, что считаете важным, и продолжать двигаться вперед, несмотря на трудности. В последние годы большое внимание уделяется эффективности, экономичности с точки зрения затрат и скорости. Однако, я думаю, мы вступаем в эпоху, когда нам необходимо пересмотреть вопрос о том, действительно ли такой подход эффективен в долгосрочной перспективе.

Если вы ставите эффективность в качестве своего главного приоритета, вы склонны сосредотачиваться только на том, что имеет непосредственное отношение к вам, и ваша исследовательская перспектива становится узкой.

Изучение тем, выходящих за рамки вашей специальности, или участие в междисциплинарном сотрудничестве может показаться неэффективным с точки зрения затрат времени, но именно благодаря такому взаимодействию появляются идеи и результаты, которых невозможно достичь в одиночку. Накопление такого опыта - это то, что в конечном итоге приводит к инновациям.

Я всегда помню одну фразу: "Душа игры кроется в деталях". Возможности не приходят к тем, кто не выкладывается по полной. Вместо того чтобы слишком беспокоиться об экономической эффективности или своевременности, я призываю молодых исследователей всегда прилагать максимум усилий, шаг за шагом.

Источник