Новая модель искусственного интеллекта Google означает, что перспективы прогнозирования погоды радуют

Новая модель прогнозирования погоды на базе искусственного интеллекта может выполнять эту работу с беспрецедентной точностью и значительно быстрее, чем существующие технологии.

Созданный Google DeepMind — лабораторией веб-гиганта, ориентированной на искусственный интеллект, GraphCast, похоже, произведет революцию в процессе прогнозирования погоды.

GraphCast может прогнозировать погоду на 10 дней вперед «более точно и намного быстрее, чем отраслевая система моделирования погоды — золотой стандарт — прогноз высокого разрешения (HRES), созданный Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF)». Об этом говорится в сообщении Google DeepMind во вторник.

Примечательно, что модель может также предлагать более ранние предупреждения об экстремальных погодных явлениях и более точно прогнозировать движение циклонов, давая властям и жителям больше времени для подготовки к разрушительным ураганам, потенциально спасая жизни в процессе.

Когда в сентябре ураган Ли обрушился на восточную Канаду, GraphCast точно предсказал, что он достигнет берега Новой Шотландии за девять дней до этого, в то время как традиционные прогнозы давали тот же прогноз только примерно на шесть дней вперед.

По словам команды DeepMind, GraphCast обучался на данных о погоде за четыре десятилетия, что позволило ему изучить причинно-следственные связи, лежащие в основе погодных систем Земли.

Примечательно, что GraphCast создает прогноз на 10 дней менее чем за 60 секунд, что намного быстрее, чем традиционный подход, используемый HRES, который, по словам команды, «может занять часы вычислений на суперкомпьютере с сотнями машин».

При сравнении двух систем GraphCast давал более точные прогнозы по более чем 90% из 1380 тестовых переменных и времени прогнозирования по сравнению с HRES.

«Когда мы ограничили оценку тропосферой, областью атмосферы высотой от 6 до 20 километров, ближайшей к поверхности Земли, где точный прогноз наиболее важен, наша модель превзошла HRES по 99,7% тестовых переменных для будущей погоды», — заявили в компании. сказала команда.

По мере того, как погодные условия меняются в постоянно меняющемся климате Земли, GraphCast будет только улучшаться по мере предоставления данных более высокого качества.

Команда открывает исходный код модели GraphCast, чтобы предоставить ученым и прогнозистам доступ к этой технологии. Это позволит им адаптировать его к конкретным погодным явлениям и оптимизировать для разных уголков мира. ЕЦСПП уже опробует эту модель.

Исследование, опубликованное журналом Science во вторник , предлагает более детальный взгляд на GraphCast. В нем команда заявляет, что модель «не следует рассматривать как замену традиционных методов прогнозирования погоды, которые разрабатывались десятилетиями, тщательно тестировались во многих реальных условиях и предлагают множество функций, которые мы еще не исследовали», добавив что GraphCast «имеет потенциал дополнить и улучшить существующие на данный момент лучшие методы».

Тем не менее, компания считает, что использование искусственного интеллекта для прогнозирования погоды «принесет пользу миллиардам людей в их повседневной жизни», объясняя это тем, что наряду с прогнозированием погоды компания также хочет использовать эту технологию для лучшего понимания более широких закономерностей нашего климата. «Разрабатывая новые инструменты и ускоряя исследования, мы надеемся, что ИИ сможет расширить возможности мирового сообщества для решения наших самых серьезных экологических проблем», — говорится в сообщении.