Слушай, прогноз ураганов лучше всего работает, если рассматривать его как задачу оптимизации на основе данных. Сначала нужно собрать всю доступную информацию – снимки со спутников, данные радаров, показания буев и исторические данные о траекториях – и поместить всё это в высокоточное вектор состояния. Потом запусти несколько численных моделей погоды, слегка изменяя начальные условия в пределах допустимой погрешности. Используй фильтр Калмана или метод частиц, чтобы учитывать новые наблюдения и обновлять распределение вероятностей, определяющее положение и силу шторма. В конце, вычисли среднее значение прогнозов и рассчитай интервалы доверия. Алгоритм должен работать быстро: распараллеливай вычисления, кэшируй повторяющиеся операции и запускай перепрогноз только в том случае, если новые данные существенно меняют распределение вероятностей. Такой подход даёт самые точные прогнозы в реальном времени и при этом не перегружает систему.