Google представила новую модель искусственного интеллекта под названием GenCast, которая обещает значительно улучшить точность прогнозов погоды и предсказания экстренных погодных явлений. Эта модель была разработана командой Google DeepMind и способна прогнозировать погоду на срок до 15 дней, при этом её точность превышает существующие системы прогнозирования.
GenCast использует диффузионный метод, который применяется в искусственном интеллекте для создания изображений, видео и звуков. В данном случае он был адаптирован для анализа данных о погоде с учётом особенностей земной геометрии. Для обучения модели Google использовала данные за последние 40 лет, собранные в архиве ERA5 Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), включающие информацию о температуре, скорости ветра и атмосферном давлении.
Проведенные тесты показали, что GenCast значительно точнее существующих систем, таких как ESN, используемая ECMWF. В частности, модель продемонстрировала на 97,2% большую точность, чем ESN, а для прогнозов, превышающих 36 часов, точность составила 99,8%. Одной из ключевых особенностей GenCast является её высокая скорость работы. Модель способна создать прогноз на 15 дней всего за 8 минут, используя лишь один тензорный процессорный блок (TPU) v5, в то время как традиционные системы прогнозирования погоды требуют несколько часов, даже на суперкомпьютерах с тысячами процессоров.
Кроме того, Google опубликовала исходный код модели на GitHub, сделав её доступной для других исследователей и разработчиков. Это позволит улучшить прогнозирование погоды в различных приложениях и использовать её для решения глобальных климатических задач.