Компания Google намерена встряхнуть индустрию прогнозирования погоды, выпустив модель SEEDS, или Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler AI.
Новая модель Large Language Model (LLM) призвана обеспечить точные прогнозы погоды гораздо дешевле и быстрее, чем традиционные инструменты предсказания погоды, в частности, таких погодных явлений, как ураганы или аномальная жара, которые могут оказать потенциально разрушительное воздействие на регионы. Как же это работает? Прогнозирование погоды по своей сути является сложной задачей из-за множества переменных, которые находятся в процессе действия. Текущее прогнозирование достаточно хорошо для таких условий, как местная температура, но оно становится все более сложным, чем дальше в будущее.
Еще сложнее предсказать наступление экстремального погодного явления, так как оно является кульминацией всех переменных в типичных прогнозах погоды плюс случайные переменные, которые могут вызвать экстремальное погодное явление. Точность предсказания экстремальных погодных явлений в настоящее время крайне низка: компания Google объясняет, что для того, чтобы вероятность наступления события составляла 1 %, модель должна включать 10 000 прогнозов погоды.
Традиционные модели прогнозирования погоды создают комплекс из 10 - 15 прогнозов, используя физические измерения, такие как связь между единицей потенциальной энергии на массу гравитационного поля Земли в средней тропосфере и давлением на уровне моря. SEEDS способна создавать до 31 комплекса прогнозов.
Исследователи, стоящие за проектом, заявили, что затраты на эксплуатацию SEEDS "ничтожно малы" по сравнению с традиционными методами прогнозирования погоды.