Исследователи из МГУ им. М.В. Ломоносова разработали подход, при котором системы компьютерного зрения и нейросети используются для анализа снимков течений газа и плазмы в атмосфере Земли и в космосе.

Изображения получают с помощью высокоскоростной панорамной съемки потоков с воздушных беспилотников, самолетов или спутников. Для обработки данных используются как классические алгоритмы анализа изображений, так и нейросети, в том числе основанные на архитектурах YOLO и ResNet. Они выделяют на снимках структуры, определяют их скорость, направление движения, размеры и изменение во времени.

За счет этого подход применим для анализа погодных явлений, таких как распространение ударных волн, движение аэрозольных частиц и формирование вихрей. В качестве дополнительного источника данных метод возможно использовать и для прогноза опасных процессов: сильной турбулентности и пылевых бурь.

Предложенный учеными подход также позволяет обнаруживать и классифицировать малоразмерный космический мусор.

В апреле 2026 года ученые Института искусственного интеллекта AIRI представили решение Marchuk на базе ИИ-модели и «ИИ-метеоролога» для прогноза погоды.