Исследователи называют это переломным моментом в разработке искусственного интеллекта для прогнозирования погоды
Ничто так не смущает, как составлять планы на основе прогноза погоды, а затем чувствовать ошибку прогноза, когда, например, во время пикника начинается ливень. Теперь исследовательская лаборатория искусственного интеллекта Google DeepMind представила GenCast: модель прогноза погоды на основе искусственного интеллекта, которая обеспечивает более быстрые и более точные прогнозы погоды, чем лучшие традиционные системы прогнозирования, пишет meta.ua.
Детали
Исследователь DeepMind и соавтор исследования Илан Прайс отмечает:
GenCast — модель погоды на основе машинного обучения, которая учится непосредственно по историческим данным о погоде. Она отличается от традиционных моделей, делающих прогнозы, решая физические уравнения. Одним из ограничений этих традиционных моделей является то, что решаемые ими уравнения являются лишь приближениями динамики атмосферы. GenCast не ограничивается изучением динамики/шаблонов, которые точно известны и могут быть записаны в уравнении.
Исследовательская группа научила GenCast на исторических данных о погоде из Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), охватывавших период с 1979 по 2018 год. Они включали измерение температуры, скорости ветра и атмосферного давления на разных высотах. Затем они проверили 15-дневный прогноз модели на 1320 погодных событиях с 2019 года и сравнили его с прогнозами ECMWF, мирового лидера по прогнозированию атмосферных явлений.
GenCast прогнозировал как повседневную погоду, так и экстремальные события точнее, чем модель ECMWF, превосходя ее в колоссальных 97,2 процента случаев.
GenCast генерирует 50 или более прогнозов, которые дают ряд сценариев погоды. Этот метод позволяет программе выражать неопределенность в прогнозе. Если большинство прогнозов показывает, что циклон ударит по той же территории, неопределенность низкая. Но если они предполагают разные места, неопределенность выше. GenCast обретает правильный баланс, избегая как преувеличения, так и занижения своей уверенности в прогнозах.
GenCast может создать свой 15-дневный прогноз за восемь минут на одном Google Cloud TPU v5, компьютерном чипе, созданном специально для работы с искусственным интеллектом. Для традиционных комплексных прогнозов нужны часы, чтобы сделать их с помощью суперкомпьютеров.
Быстрые и точные прогнозы атмосферы, особенно в случае экстремальных погодных условий, необходимы для спасения жизней, инфраструктуры и экономики. Более точные атмосферные прогнозы могут повлиять на инфраструктуру зеленой энергетики, например, помогая предсказать, сколько электроэнергии может быть произведено ветровыми электростанциями.