Uusi tekoälyllä toimiva sääennustemalli voi tehdä työn ennennäkemättömällä tarkkuudella ja huomattavasti nopeammin kuin nykyinen tekniikka.
Google DeepMindin – verkkojättiläisen tekoälyyn keskittyneen laboratorion – rakentama GraphCast näyttää mullistavan sään ennustamisen.
Suositellut videot
GraphCast voi ennustaa säätä jopa 10 päivää etukäteen "tarkemmin ja paljon nopeammin kuin alan kultastandardin sää simulaatiojärjestelmä – High Resolution Forecast (HRES), jonka on tuottanut Euroopan keskipitkän aikavälin sääennustekeskus (ECMWF), Google DeepMind sanoi viestissä tiistaina.
Liittyvät
- Googlen tekoälykuvantunnistustyökalu tuntuu toimivan
- Googlen uusi Bard AI saattaa olla tarpeeksi tehokas saamaan ChatGPT: n huolestumaan – ja se on jo täällä
Erityisesti työkalu voi tarjota myös aikaisempia varoituksia äärimmäisiä sääilmiöitä ja ennustaa syklonien liikettä tarkemmin, mikä antaa viranomaisille ja asukkaille enemmän aikaa valmistautua tuhoisiin myrskyihin, jotka voivat säästää ihmishenkiä.
Kun hurrikaani Lee iski Itä-Kanadaan syyskuussa, GraphCast ennusti tarkasti, että se laskeutuisi Nova Scotia yhdeksän päivää ennen kuin se teki niin, kun taas perinteiset ennusteet tekivät saman ennusteen vain noin kuusi päivää vuonna etukäteen.
GraphCastia on koulutettu neljän vuosikymmenen säätiedoista, minkä ansiosta se voi oppia syy-seuraussuhteet Maan sääjärjestelmien taustalla, DeepMind-tiimi sanoi.
On huomattavaa, että GraphCastilla menee alle 60 sekuntia 10 päivän ennusteen luomiseen, mikä tekee siitä paljon nopeamman kuin perinteiset. HRES: n käyttämä lähestymistapa, joka tiimin mukaan "voi kestää tuntikausia laskentaa supertietokoneessa, jossa on satoja koneita."
Verrattaessa kahta järjestelmää GraphCast antoi tarkemmat ennusteet yli 90 %:lle 1 380 testimuuttujasta ja ennusteen läpimenoajoista HRES: ään verrattuna.
"Kun rajoitimme arvioinnin troposfääriin, ilmakehän 6-20 kilometrin korkeuteen, joka on lähinnä maan pintaa missä tarkka ennustaminen on tärkeintä, mallimme ylitti HRES: n 99,7 %:ssa tulevan sään testimuuttujista”, tiimi sanoi.
Kun säämallit kehittyvät maapallon jatkuvasti muuttuvassa ilmastossa, GraphCast vain paranee, kun siihen syötetään laadukkaampaa dataa.
Tiimi käyttää avoimen lähdekoodin GraphCastin mallikoodia antaakseen tutkijoille ja ennustajille pääsyn tekniikkaan. Näin he voivat räätälöidä sen tiettyihin sääilmiöihin ja optimoida sen eri puolille maailmaa. ECMWF on jo kokeillut työkalua.
Sciencen tiistaina julkaisema tutkimus tarjoaa tarkemman ilmeen GraphCastissa.
"Tekoälyn käytön edelläkävijä sääennusteissa hyödyttää miljardeja ihmisiä heidän jokapäiväisessä elämässään", Google DeepMind sanoi. "Mutta laajempi tutkimuksemme ei ole vain sään ennakointia - se on ilmastomme laajempien mallien ymmärtämistä. Kehittämällä uusia työkaluja ja nopeuttamalla tutkimusta toivomme, että tekoäly voi auttaa globaalia yhteisöä vastaamaan suurimpiin ympäristöhaasteisiin."
Toimittajien suositukset
- Google Bardista voi pian tulla uusi tekoälyvalmentajasi
- Nämä ovat uusia tekoälyominaisuuksia, jotka tulevat Gmailiin, Google Docsiin ja Sheetsiin
- Googlen uusi tietosuojatyökalu ilmoittaa, jos henkilötietosi ovat vuotaneet
Päivitä elämäntapasiDigital Trends auttaa lukijoita pysymään tekniikan nopeatempoisessa maailmassa uusimpien uutisten, hauskojen tuotearvostelujen, oivaltavien toimitusten ja ainutlaatuisten kurkistusten avulla.
