Новости 9 декабря 2024

ИИ Google обошел традиционные системы в точности прогнозов погоды

Исследователи из Google заявили, что DeepMind прогнозирует погоду на 15 дней вперед точнее и быстрее, чем существующие системы. Модель GenCast описана в статье в журнале Nature.

Читайте «Хайтек» в

Разработчики Google DeepMind создали модель GenCast, которая использует искусственный интеллект для прогнозирования погоды. По оценке разработчиков, модель превосходит лучшую существующую систему прогнозирования погоды Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) в точности предсказания экстремальных погодных явлений, таких как ураганы и волны тепла.

Принципиальное отличие GenCast от традиционных метеорологических систем заключается в методе работы. Если классические модели основаны на моделировании сложных физических процессов и требуют мощностей суперкомпьютеров, то ИИ обучен на исторических данных о погоде с 1979 по 2018 год. С помощью машинного обучения система распознает исторические закономерности между метеорологическими параметрами и на основе анализа строит прогнозы.

При тестировании GenCast превзошла ECMWF по 97% показателей. Особенно существенно улучшились прогнозы экстремальных погодных явлений, таких как ураганы, волны тепла и траектории тропических циклонов. Например, при прогнозировании тайфуна Хагибис, который обрушился на Японию в 2019 году, GenCast при имитации анализа поступающих данных предупредил об опасности на 12 часов раньше, чем традиционные методы.

Реальная траектория тайфуна Хагибис (красная линия) и вероятностные предсказания модели (синие линии). Изображение: Google

Исследователи также отмечают скорость работы. GenCast создает 15-дневный прогноз всего за восемь минут, используя один чип Google Cloud TPU v5, в то время как классические системы тратят на подобную задачу несколько часов. Это делает технологию не только более точной, но и существенно более эффективной с точки зрения использования вычислительных ресурсов.

Разработчики отмечают, что точные и быстрые прогнозы могут спасти жизни людей, живущих в регионах с высоким риском стихийных бедствий. Власти регионов смогут заблаговременно подготовиться к экстремальным погодным явлениям. Исследователи опубликовали код GenCast в открытом доступе, что позволит метеорологам изучить и апробировать технологию.