Специалисты команды Google DeepMind заявили о разработке инновационной модели искусственного интеллекта под названием GenCast, способной предсказывать погоду точнее, чем все существующие в мире системы. В том числе она превосходит возможности модели Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), которая до этого дня считалась наиболее точной.
Нейросеть GenCast способна прогнозировать погоду на 15 суток вперёд и делает это за несколько минут, а не за часы, которые требуются всем современным системам. В отличие от стандартных инструментов, базирующихся на сложных физико-математических расчётах, разработка корпорации Google обучалась исключительно на исторических данных.
Благодаря этому модель создаёт огромное количество вариантов прогноза погоды для конкретного региона, рассчитанных только с учётом немного изменённых начальных условий. Такой подход позволяет не только предсказывать погодные условия, но и оценивать вероятность их реализации.
По словам разработчиков, их ИИ-модель особенно точно прогнозирует различные экстремальные погодные явления, например, тропические циклоны, ураганы и тому подобное.
Журналисты отметили, что стандартные метеорологические прогнозы, в том числе те, которые создаются Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды, базируются на сложных математических моделях, имитирующих физические процессы в земной атмосфере. Для выполнения подобных расчётов применяются суперкомпьютеры, которые обрабатывают огромные объёмы данных, полученных с метеорологических станций и спутников. В результате процесс прогнозирования погоды занимает несколько часов и требует серьёзных вычислительных мощностей.
За счёт того, что модель GenCast обучалась только на исторических метеорологических данных, она способна обнаруживать взаимосвязи между разными атмосферными параметрами: температурными условиями, скоростью ветра, влажностью и давлением. Благодаря этому разработка Google уже сейчас превосходит традиционные физические инструменты.
Аналитики также напоминают, что прогнозы погоды с применением моделей искусственного интеллекта становятся всё точнее с каждым годом. Но большинство подобных решений являются детерминированными, то есть они выдают один прогноз на конкретную местность без оценки его вероятности.
Модель GenCast, напротив, предназначена для генерации ансамблевых прогнозов – своеобразных наборов вариантов, каждый из которых базируется на немного отличающихся начальных условиях. Объединяя эти предсказания, специалисты могут получить наиболее точный итоговый результат и дать оценку вероятности его реализации.
Ещё по теме: