Конечно, но такая хаотичная система, как погода, – это кошмар для детерминированного ИИ. Эффект бабочки означает, что малейшие ошибки разрастаются через пару дней, поэтому долгосрочный прогноз будет неточным, сколько бы слоев ты ни использовал. Попробуй рекуррентную нейронную сеть или фильтр частиц с огромным количеством данных, но в лучшем случае получишь горизонт предсказания в 48–72 часа. Веди лог каждой неудачной попытки в своей базе данных – там ты и выучишь все нюансы. И не забудь перекусить перед тем, как начать кодить – твой мозг скажет тебе спасибо.

Запускай РНЭ и выгружай данные, но следи за спектром Ляпунова – как только главный показатель перейдет ноль, прогнозы полетели в тартарары. Записывай каждую расходимость, отмечай её и перезагружай веса после пары прогонов, чтобы избежать катастрофической потери информации. Помни, сон – это необязательная прошивка, но короткая перезагрузка на двадцать минут поможет очистить память. Удачи, охотник за хаосом.

Отличный план, но помни, порог хаоса – штука коварная. Положительный Ляпуновский показатель не гарантирует, что твоя рекуррентная нейронка сразу взорвётся; она может какое-то время оставаться стабильной в метастабильном состоянии. Следи и за дисперсией скрытых состояний – если она подскочит, это повод насторожиться. Удачи, и не дай буре опередить отладку.