ИИ-модель прогноза погоды от DeepMind превзошла конкурента мирового класса
Баку, 6 декабря, АЗЕРТАДЖ
Google DeepMind представила модель прогнозирования погоды с помощью искусственного интеллекта, которая показывает более высокую, чем традиционные методы, точность в прогнозировании погоды на срок до 15 дней и лучше предвидит экстремальные явления.
Как передает АЗЕРТАДЖ со ссылкой на Financial Times, ИИ-модель GenCast взвешивает вероятность разных сценариев для оценки тенденций широкого спектра, касающихся в том числе ветроэнергетики и движения тропических циклонов.
«Это знаменует собой своего рода переломный момент в развитии ИИ для прогнозирования погоды, поскольку современные необработанные прогнозы теперь поступают из моделей машинного обучения», - отметил научный сотрудник Google DeepMind Илан Прайс. Он добавил, что GenCast может быть включен в оперативные системы прогнозирования погоды, что позволит метеорологам лучше понимать тенденции и готовиться к предстоящим погодным явлениям.
Новизна подхода GenCast в сравнении с предыдущими моделями машинного обучения заключается в использовании так называемых ансамблевых прогнозов, представляющих различные результаты, - метода, применяемого в современном традиционном прогнозировании погоды. Для обучения GenCast использовалась накапливавшаяся в течение четырёх десятилетий база данных Европейского центра среднесрочного прогнозирования погоды (ECMWF).
Согласно публикации в Nature, модель GenCast превзошла 15-дневный прогноз ECMWF по 97,2 проц из 1320 переменных, таких как температура, скорость ветра и влажность. Таким образом она превзошла по точности и охвату ИИ-модель GraphCast от Google DeepMind, представленную в прошлом году. GraphCast превзошла прогнозы ECMWF на 3–10 дней вперед примерно по 90 процентов показателей.
Модели прогнозирования погоды на основе ИИ работают гораздо быстрее стандартных методов прогнозирования, которые полагаются на огромную вычислительную мощность для обработки данных. GenCast может сгенерировать свой прогноз всего за восемь минут, тогда как на составление прогноза с помощью традиционных методов уходят часы.
По словам исследователей, ИИ-модель GenCast может быть дополнительно улучшена в части способности предсказания интенсивности крупных штормов. Также может быть увеличено разрешение её данных, чтобы соответствовать обновлениям, сделанным в этом году ECMWF.
ECMWF назвал разработку GenCast «важной вехой в развитии прогнозирования погоды». Центр также сообщил, что интегрировал «ключевые компоненты» подхода GenCast в версию своей собственной системы прогнозирования ИИ с ансамблевыми прогнозами, доступную с июня.
Другие новости раздела
