Программа прогнозирования погоды GraphCast на основе машинного обучения, разработанная исследователями DeepMind, способна прогнозировать погодные переменные в течение 10 дней менее чем за одну минуту. Авторы разработки подчёркивают, что GraphCast превзошёл традиционные технологии прогнозирования погодных условий.Схема работы модели / science.org
Так, модель превзошла по точности и скорости прогнозирования погоды систему, используемую Европейским центром среднесрочных прогнозов (ECMWF). Она выдала более точные прогнозы в 90% случаев с использованием 1380 параметров.
Программа прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта работает, анализируя «два последних состояния погоды на Земле», включая переменные времени испытания и за шесть часов до него. Используя эти данные, GraphCast может предсказать, какой будет погода через шесть часов. Одно состояние погоды представлено сеткой широты и долготы 0,25° (721×1440), что соответствует разрешению примерно 28×28 км на экваторе. GraphCast можно «развернуть», подав её собственные прогнозы в качестве входных данных, чтобы сгенерировать траекторию погодных состояний произвольной длины.
На практике ИИ уже предсказал выход урагана Ли на Лонг-Айленд за 10 дней до того, как он произошёл.
Исследователи отмечают, что GraphCast также может прогнозировать экстремальные погодные явления, включая тропические циклоны и скачки температур. Поскольку алгоритм можно переобучить с использованием последних данных, учёные полагают, что он научится лучше предсказывать колебания погодных условий, которые связаны с изменением климата.
Вскоре GraphCast могут внедрить в массовые сервисы. По данным Wired, Google уже изучает его интеграцию в свои продукты.
Ранее Huawei открыла доступ к бесплатной модели искусственного интеллекта для прогнозирования погоды Pangu-Weather. Она позволяет производить более точные предсказания погоды с увеличенной скоростью прогнозирования в 10 тыс. раз, что сокращает время глобальной оценки погоды до нескольких секунд.
Источник новости: habr.com
