새로운 AI 기반 일기 예보 모델은 전례 없는 정확성과 현재 기술보다 훨씬 빠른 속도로 작업을 수행할 수 있습니다.
거대 웹 기업의 AI 중심 연구소인 Google DeepMind가 구축한 GraphCast는 날씨 예측 프로세스에 혁명을 일으킬 것으로 보입니다.
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GraphCast는 업계 표준 날씨보다 더 정확하고 훨씬 빠르게 최대 10일 전에 날씨를 예측할 수 있습니다. 시뮬레이션 시스템 - ECMWF(유럽 중기 기상 예보 센터)에서 제작한 고해상도 예보(HRES) 구글 딥마인드 게시물에서 말했다 화요일에.
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특히, 이 도구는 다음 사항에 대한 조기 경고도 제공할 수 있습니다. 기상 이변 사이클론의 움직임을 보다 정확하게 예측하여 당국과 주민들이 파괴적인 폭풍에 대비할 수 있는 더 많은 시간을 제공하고 잠재적으로 그 과정에서 생명을 구할 수 있습니다.
허리케인 리(Hurricane Lee)가 9월에 캐나다 동부를 강타했을 때 GraphCast는 캐나다 동부에 상륙할 것이라고 정확하게 예측했습니다. 노바스코샤에서는 9일 전에 그런 일이 일어났지만 전통적인 예측에서는 6일 정도만 같은 예측을 내렸습니다. 전진.
GraphCast는 40년 동안의 기상 데이터에 대한 교육을 받아 지구 기상 시스템 뒤에 있는 인과 관계를 학습할 수 있다고 DeepMind 팀은 말했습니다.
놀랍게도 GraphCast는 10일 예측을 생성하는 데 60초도 걸리지 않아 기존 예측보다 훨씬 빠릅니다. 팀에 따르면 HRES가 사용하는 접근 방식은 "수백 개의 슈퍼컴퓨터에서 몇 시간의 계산이 소요될 수 있습니다. 기계.”
두 시스템을 비교한 결과, GraphCast는 HRES에 비해 1,380개 테스트 변수 중 90% 이상에 대해 더 정확한 예측과 예측 리드 타임을 제공했습니다.
“우리가 평가를 대류권으로 제한했을 때, 지구 표면에 가장 가까운 대기 중 6~20km 높이의 영역 정확한 예측이 가장 중요한 경우, 우리 모델은 미래 날씨에 대한 테스트 변수의 99.7%에서 HRES보다 성능이 뛰어났습니다.”라고 팀은 말했습니다. 말했다.
끊임없이 변화하는 지구의 기후에서 날씨 패턴이 진화함에 따라 GraphCast는 고품질 데이터를 제공할 때만 개선됩니다.
팀은 과학자와 예측가가 기술에 액세스할 수 있도록 GraphCast의 모델 코드를 오픈 소스로 제공하고 있습니다. 이를 통해 특정 기상 현상에 맞게 조정하고 세계 여러 지역에 맞게 최적화할 수 있습니다. ECMWF는 이미 이 도구를 시험해 보고 있습니다.
화요일 사이언스(Science)가 발표한 연구 좀 더 자세한 모습을 보여줍니다 그래프캐스트에서.
구글 딥마인드(Google DeepMind)는 “일기예보에 AI를 선구적으로 활용하면 수십억 명의 사람들이 일상생활에 도움을 받을 수 있을 것”이라고 말했습니다. “그러나 우리의 광범위한 연구는 단순히 날씨를 예측하는 것이 아니라 기후의 더 넓은 패턴을 이해하는 것입니다. 새로운 도구를 개발하고 연구를 가속화함으로써 AI가 글로벌 커뮤니티가 가장 큰 환경 문제를 해결할 수 있도록 힘을 실어줄 수 있기를 바랍니다.”
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