43
Google DeepMind створила GenCast — ШІ-модель для точнішого прогнозу погоди
— Технології&Авто
Дослідницька лабораторія штучного інтелекту Google DeepMind представила GenCast: модель прогнозу погоди на основі штучного інтелекту, яка забезпечує швидші та точніші прогнози погоди, ніж найкращі традиційні системи прогнозування.
Про це повідомляє Smithsonian magazine.
Що таке GenCast
Дослідник DeepMind і співавтор дослідження Ілан Прайс пояснив, що GenCast — це модель погоди на основі машинного навчання, яка навчається безпосередньо з історичних даних про погоду.
Вона відрізняється від традиційних моделей, які роблять прогнози, розв’язуючи фізичні рівняння.
Одним з обмежень цих традиційних моделей є те, що рівняння, які вони вирішують, є лише наближеннями динаміки атмосфери.
GenCast не обмежується вивченням динаміки/шаблонів, які точно відомі та можуть бути записані в рівнянні.
Як розробляли GenCast
Дослідницька група навчила GenCast на історичних даних про погоду з Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF), які охоплювали період з 1979 по 2018 рік.
Вони включали вимірювання температури, швидкості вітру та атмосферного тиску на різних висотах.
Потім вони перевірили 15-денний прогноз моделі на 1320 погодних подіях з 2019 року та порівняли його з прогнозами ECMWF, світового лідера в прогнозуванні атмосферних явищ.
GenCast передбачав як повсякденну погоду, так і екстремальні події точніше, ніж модель ECMWF, перевершуючи її в колосальних 97,2 відсотка випадків.
GenCast генерує 50 або більше прогнозів, які надають ряд сценаріїв погоди. Цей метод дозволяє програмі виражати невизначеність у прогнозі.
Якщо більшість прогнозів показує, що циклон вдарить по тій самій території, невизначеність низька. Але якщо вони передбачають різні місця, невизначеність є вищою. GenCast знаходить правильний баланс, уникаючи як перебільшення, так і заниження своєї впевненості у прогнозах.
GenCast може створити свій 15-денний прогноз за вісім хвилин на одному Google Cloud TPU v5, комп’ютерному чипі, створеному спеціально для роботи зі штучним інтелектом.
Для традиційних комплексних прогнозів потрібні години, щоб зробити їх за допомогою суперкомп’ютерів.
Швидкі та точні прогнози атмосфери, особливо у випадку екстремальних погодних умов, необхідні для порятунку життів, інфраструктури та економіки.
Більш точні атмосферні прогнози також можуть вплинути на інфраструктуру зеленої енергетики, наприклад, допомагаючи передбачити, скільки електроенергії може бути вироблено вітровими електростанціями.
За матеріалами: Мета
Поділитися новиною
