В недавних тестах система GraphCast от Google превзошла систему Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) по точности прогнозов.
Ожидается, что система GraphCast от Google на базе искусственного интеллекта произведет революцию в метеорологической отрасли. |
В частности, в исследовании, опубликованном в журнале Science, GraphCast смог сделать более точные прогнозы для 90% из 1380 протестированных параметров, включая температуру, давление, скорость и направление ветра, а также влажность.
Ранее, в сентябре 2023 года, GraphCast предсказал, что ураган Ли обрушится на побережье Новой Шотландии (Канада) за 9 дней до события, в то время как традиционные инструменты метеорологического прогнозирования давали прогнозы только за 6 дней. Кроме того, они оказались менее точными с точки зрения времени и места посадки.
Исследования показывают: «GraphCast от Google может предсказать сотни погодных условий на 10 дней по всему миру менее чем за минуту».
Модель GraphCast объединяет алгоритмы машинного обучения и «графовые нейронные сети» (GNN) — архитектуру для обработки пространственно структурированных данных.
Система обучается с использованием метеорологических данных, архивированных ЕЦСПП за более чем 40 лет. GNN позволяет быстро генерировать прогнозы, используя минимальные вычислительные ресурсы.
Основная задача GraphCast — прогнозирование взаимодействия атмосферных условий в различных точках земного шара. Однако система GraphCast по-прежнему не способна предоставлять сложную информацию, которая имеет решающее значение для прогнозирования погодных явлений, таких как ураганы.
Исследователи DeepMind также выразили уверенность в способности модели масштабироваться для различных типов погодных систем. Бета-версия GraphCast теперь доступна на сайте ЕЦСПП.
Источник
Комментарий (0)