2026-yil 14-oktabrda Nature ilmiy jurnalida eʻlon qilingan maqolada (DOI 10.1038/s41586-026-11126-x) xalqaro tadqiqotchilar guruhi PBC (probabilistic bias correction — ehtimollik ogʻishini tuzatish) deb atalgan yangi tizimni taqdim etdi. PBC — mavjud ob-havo prognoz modellaridagi tizimli xatolarni tuzatishga moʻljallangan, mashinaviy oʻrganish (MO) asosidagi yengil tizim boʻlib, 2 haftadan 6 haftagacha boʻlgan subsezonli oraliqdagi ehtimollik prognozlarini yaxshilaydi. Tadqiqot guruhiga Garvard universiteti talabasi Hanna Guan rahbarlik qilgan; jamoa tarkibida Microsoft Research, Massachusets texnologiya instituti (MIT), Yevropa oʻrta muddatli ob-havo prognozlari markazi (ECMWF) va boshqa ilmiy muassasalar vakillari bor. Maqolada keltirilishicha, PBC ECMWFʻning sunʻiy intellekt (SI) asosidagi AIFS-SUBS prognoz tizimiga qoʻllanganda tizimning oʻrtacha subsezonli mahorati ikki baravar oshgan.
ECMWF modellarida olingan natijalar
Jamoa PBCʻni faqat SI modellariga emas, balki ECMWFʻning operativ dinamik ansambliga ham tatbiq etdi. Bu ansambl anʻanaviy sonli modellashtirishga asoslangan tizim boʻlib, ogʻishi operativ tartibda tuzatilgan va jahon amaliyotida eng ishonchli prognoz manbalaridan biri sanaladi. Nature maqolasidagi raqamlarga koʻra, PBC qoʻllangach bosim boʻyicha grid kataklarning 91 foizida, harorat boʻyicha 92 foizida va yogʻingarchilik boʻyicha 98 foizida prognoz mahorati yaxshilandi. Bu koʻrsatkichlar 2016–2024-yillar oraligʻidagi global baholash natijasiga asoslangan.
MIT tadqiqotchisi Judah Cohenning MIT News nashriga aytishicha:
“Hozirga qadar hech kim subsezonli prognozlarda model uzoq muddatli oʻrtacha koʻrsatkichlardan yaxshiroq bashorat qila olishini koʻrsata olmagan edi. Bizning modellarimiz klimatologik oʻrtachalarni muntazam ravishda ortda qoldirmoqda.”
Cohenning qoʻshimcha qilishicha, usul ekstremal ob-havo hodisalarini — suv toshqinlari yoki sovuq toʻlqinlarini — bashorat qilish qobiliyatini ham statistik jihatdan sezilarli darajada yaxshilagan. Bu jihat alohida ahamiyatga ega, chunki ECMWFʻning anʻanaviy, SIʻga asoslanmagan ogʻish tuzatish usuli aynan ekstremal hodisalarni bashorat qilishda natijani yomonlashtirgan edi.
Gʻoyaning dastlabki muallifi — Microsoft Research xodimi Lester Mackey boʻlib, u MIT tadqiqotchisi Judah Cohen bilan oʻn yildan ortiq hamkorlik qilib keladi. Maqolaning yetakchi mualliflari qatorida Garvard talabasi Hanna Guan bilan birga Toronto universiteti postdoki Sukayna Muatadid, MIT olimi Jenevyev Flaspohler hamda ECMWF tadqiqotchilari Yakob Shlyor va Joshua Talib ham bor.
AI Weather Quest musobaqasidagi gʻalaba
Usulning amaliy samarasi 2025-yilda ECMWF oʻtkazgan real vaqt rejimidagi AI Weather Quest prognoz musobaqasida sinovdan oʻtdi. Musobaqada dunyo operativ prognoz markazlarining modellari qatnashgan. PBC asosidagi prognozlar barcha ob-havo oʻzgaruvchilari va barcha oldindan bashorat muddatlari boʻyicha birinchi oʻrinni egalladi — bu natija The Verge nashrida ham yoritildi.
Tadqiqotchilarning taʻkidlashicha, musobaqada gʻolib chiqqan yechim ECMWF prognoz modelini boshqa model bilan birlashtirib, ustiga PBC tuzatishini qoʻllashdan iborat boʻlgan. Bu yondashuv dastlabki modelning subsezonli diapazondagi bashorat kuchini ikki baravar oshirgan va birinchi marta uzoq muddatli oʻrtacha koʻrsatkichlardan yaxshiroq natija bergan. Musobaqa real vaqt rejimida oʻtkazilgan — modellar kelajakdagi ob-havoni oldindan bashorat qilgan, natijalar esa keyin tekshirilgan.
Ochiq kod va qoʻllanish imkoniyati
PBCʻning yana bir muhim jihati — uning ochiqligi va yengilligi. Usulning toʻliq kodi GitHubʻda (mouatadid/pbc) ochiq eʻlon qilingan, shu sababli boshqa tadqiqot guruhlari va prognoz markazlari uni oʻz tizimlariga qoʻshimcha qatlam sifatida ulab sinab koʻrishi mumkin. Modelni yaratishda MITʻning Engaging superkompyuter klasteridan foydalanilgan boʻlsa-da, tayyor tizimni ishga tushirish uchun superkompyuter talab qilinmaydi.
Mualliflarning taʻkidlashicha, PBC har qanday kiruvchi model bilan ishlay oladi va hatto ogʻishi boshqa SI algoritmi bilan oldindan tuzatilgan modellarni ham yanada yaxshilaydi. Bu usulning turli prognoz tizimlariga koʻchirilishiga imkon beradi.
Subsezonli prognoz nima uchun alohida oraliq
Subsezonli prognoz 2 haftadan 6 haftagacha boʻlgan oraliqqa moʻljallangan bashoratni anglatadi. Qisqa muddatli prognozlar (1–2 hafta) hozir ancha aniq, ammo 2 haftalik chegaradan keyin boshlangʻich shartlardagi kichik farqlar ham keskin farqli natijalarga olib keladi. Shuning uchun bu diapazonda bitta aniq qiymat oʻrniga ehtimollik prognozlari qoʻllanadi — yaʻni kelajakdagi ob-havoning mumkin boʻlgan holatlari taqsimoti bashorat qilinadi. PBC aynan shu taqsimotlardagi tizimli ogʻishlarni modelning oʻz tarixiy prognozlari va oʻtgan ob-havo kuzatuvlari asosida oʻrganib tuzatadi.
