Нов модел за прогнозиране на времето, задвижван от AI, може да свърши работата с безпрецедентна точност и значително по-бързо от сегашната технология.
Създаден от Google DeepMind – лабораторията на уеб гиганта, фокусирана върху AI – GraphCast изглежда ще революционизира процеса на прогнозиране на времето.
Препоръчани видеоклипове
GraphCast може да прогнозира времето до 10 дни предварително „по-точно и много по-бързо от златния стандарт за времето в индустрията система за симулация — Прогноза с висока разделителна способност (HRES), произведена от Европейския център за средносрочни прогнози за времето (ECMWF),” Google DeepMind каза в публикация във вторник.
Свързани
- Изглежда, че инструментът на Google за откриване на изображения с изкуствен интелект може да работи
- Новият Bard AI на Google може да е достатъчно мощен, за да накара ChatGPT да се тревожи - и вече е тук
По-специално, инструментът може да предлага и по-ранни предупреждения за екстремни климатични явления и прогнозира движението на циклоните по-точно, давайки на властите и жителите повече време да се подготвят за разрушителни бури, потенциално спасявайки животи в процеса.
Когато ураганът Лий удари източна Канада през септември, GraphCast точно прогнозира, че ще достигне сушата през Нова Скотия девет дни преди да го направи, докато традиционните прогнози направиха същата прогноза едва след около шест дни аванс.
GraphCast е обучен на четири десетилетия метеорологични данни, което му позволява да научи причинно-следствените връзки зад метеорологичните системи на Земята, каза екипът на DeepMind.
Забележително е, че GraphCast отнема по-малко от 60 секунди, за да създаде 10-дневна прогноза, което я прави много по-бърза от конвенционалната подход, използван от HRES, който според екипа „може да отнеме часове изчисления в суперкомпютър със стотици машини.”
При сравнение на двете системи GraphCast даде по-точни прогнози за повече от 90% от 1380 тестови променливи и прогнозни времена за изпълнение в сравнение с HRES.
„Когато ограничихме оценката до тропосферата, 6- до 20-километровият висок регион на атмосферата, който е най-близо до повърхността на Земята където точната прогноза е най-важна, нашият модел превъзхожда HRES на 99,7% от тестовите променливи за бъдещото време“, екипът казах.
Тъй като метеорологичните модели се развиват в непрекъснато променящия се климат на Земята, GraphCast само ще се подобрява, тъй като се захранва с по-висококачествени данни.
Екипът използва кода на модела на GraphCast с отворен код, за да даде на учени и прогнозисти достъп до технологията. Това ще им позволи да го приспособят за конкретни метеорологични явления и да го оптимизират за различни части на света. ECMWF вече изпробва инструмента.
Проучване, публикувано от Science във вторник предлага по-детайлен изглед в GraphCast.
„Пионерството в използването на AI при прогнозиране на времето ще бъде от полза за милиарди хора в ежедневието им“, каза Google DeepMind. „Но нашето по-широко изследване не е само за предвиждане на времето – става въпрос за разбиране на по-широките модели на нашия климат. Чрез разработването на нови инструменти и ускоряването на изследванията се надяваме, че AI може да даде възможност на глобалната общност да се справи с нашите най-големи екологични предизвикателства.
Препоръки на редакторите
- Google Bard скоро може да стане вашият нов AI life coach
- Това са новите AI функции, идващи в Gmail, Google Документи и Таблици
- Новият инструмент на Google за поверителност ви уведомява, ако личната ви информация е изтекла
Надградете начина си на животDigital Trends помага на читателите да следят забързания свят на технологиите с всички най-нови новини, забавни ревюта на продукти, проницателни редакционни статии и единствени по рода си кратки погледи.
