Метеорологическая модель искусственного интеллекта GraphCast от Google DeepMind превзошла традиционные методы прогнозирования погоды, сообщает Naked Science.
В испытаниях модель показала превосходство над ведущей в мире традиционной системой, управляемой Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). GraphCast превзошёл её по 90 процентам 1380 показателей, включая температуру, давление, скорость и направление ветра, влажность на различных уровнях атмосферы.
Как отмечают разработчики, модель предсказывает сотни погодных переменных в течение 10 дней с разрешением 0,25 географического градуса по всему миру и менее чем за минуту. Учёные считают, что их разработка примерно в тысячу раз дешевле с точки зрения энергопотребления по сравнению с традиционными методами прогнозирования. Однако GraphCast имеет ряд недостатков: из-за технологических ограничений такие системы пока не способны создавать столь же детализированные и подробные прогнозы, как это делают при помощи традиционных методов.
В интернете набирает популярность нейросеть Loopsie, которая преобразовывает картинки в изображения в стиле аниме. «Клопс» представил, как бы выглядел Калининград, если бы его рисовали японские мультипликаторы.
