Un nou model de prognoză meteo bazat pe inteligență artificială poate face treaba cu o precizie fără precedent și mult mai rapid decât tehnologia actuală.
Construit de Google DeepMind – laboratorul gigantului web axat pe inteligență artificială – GraphCast pare pregătit să revoluționeze procesul de predicție a vremii.
Videoclipuri recomandate
GraphCast poate prognoza vremea cu până la 10 zile în avans „mai precis și mult mai rapid decât vremea standard din industrie sistem de simulare — Prognoza de înaltă rezoluție (HRES), produs de Centrul European pentru Prognoze Meteorologice pe Interval Mediu (ECMWF)” Google DeepMind spus într-o postare marți.
Legate de
- Instrumentul Google de detectare a imaginilor AI pare că ar putea funcționa
- Noul Bard AI de la Google poate fi suficient de puternic pentru a face ChatGPT să fie îngrijorat – și este deja aici
În special, instrumentul poate oferi și avertismente anterioare evenimente meteorologice extreme și să prezică mai precis mișcarea cicloanelor, oferind autorităților și rezidenților mai mult timp pentru a se pregăti pentru furtunile dăunătoare, salvând potențial vieți în acest proces.
Când uraganul Lee a lovit estul Canadei în septembrie, GraphCast a prognozat cu exactitate că va atinge pământ în Nova Scoția cu nouă zile înainte de a face acest lucru, în timp ce prognozele tradiționale au făcut aceeași predicție doar cu aproximativ șase zile avans.
GraphCast a fost instruit pe patru decenii de date meteorologice, permițându-i să învețe relațiile cauză-efect din spatele sistemelor meteorologice ale Pământului, a spus echipa DeepMind.
În mod remarcabil, GraphCast durează mai puțin de 60 de secunde pentru a crea o prognoză pe 10 zile, făcând-o mult mai rapidă decât cea convențională abordare folosită de HRES, care, potrivit echipei, „poate dura ore de calcul într-un supercomputer cu sute de mașini.”
Într-o comparație a celor două sisteme, GraphCast a oferit prognoze mai precise pentru mai mult de 90% din 1.380 de variabile de testare și a estimat timpii de livrare în comparație cu HRES.
„Când am limitat evaluarea la troposferă, regiunea cu o înălțime de 6 până la 20 de kilometri a atmosferei, cea mai apropiată de suprafața Pământului. acolo unde prognoza precisă este cea mai importantă, modelul nostru a depășit HRES la 99,7% din variabilele de testare pentru vremea viitoare”, a spus echipa. a spus.
Pe măsură ce modelele meteorologice evoluează în clima în continuă schimbare a Pământului, GraphCast se va îmbunătăți doar pe măsură ce este alimentat cu date de calitate superioară.
Echipa utilizează codul model al GraphCast pentru a oferi oamenilor de știință și prognozatorilor acces la tehnologie. Acest lucru le va permite să-l adapteze pentru anumite fenomene meteorologice și să-l optimizeze pentru diferite părți ale lumii. ECMWF încearcă deja instrumentul.
Un studiu publicat marți de Science oferă un aspect mai detaliat la GraphCast.
„Inițierea utilizării inteligenței artificiale în prognoza meteo va beneficia de miliarde de oameni în viața lor de zi cu zi”, a spus Google DeepMind. „Dar cercetările noastre mai ample nu se referă doar la anticiparea vremii, ci se referă la înțelegerea tiparelor mai ample ale climei noastre. Prin dezvoltarea de noi instrumente și accelerarea cercetării, sperăm că AI poate da putere comunității globale să abordeze cele mai mari provocări ale noastre de mediu.”
Recomandările editorilor
- Google Bard ar putea deveni în curând noul tău antrenor de viață AI
- Acestea sunt noile funcții AI care vin în Gmail, Google Docs și Sheets
- Noul instrument de confidențialitate al Google vă informează dacă informațiile dvs. personale au fost scurse
Îmbunătățește-ți stilul de viațăDigital Trends îi ajută pe cititori să țină cont de lumea rapidă a tehnologiei cu toate cele mai recente știri, recenzii distractive despre produse, editoriale perspicace și anticipări unice.
