Новая модель прогнозирования погоды на базе искусственного интеллекта может выполнять эту работу с беспрецедентной точностью и значительно быстрее, чем современные технологии.
Созданный Google DeepMind — лабораторией веб-гиганта, специализирующейся на искусственном интеллекте, GraphCast, похоже, произведет революцию в процессе прогнозирования погоды.
Рекомендуемые видео
GraphCast может прогнозировать погоду на 10 дней вперед «точнее и намного быстрее, чем отраслевой золотой стандарт погоды». система моделирования — «Прогноз высокого разрешения» (HRES), разработанный Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF)». Гугл ДипМайнд сказал в посте во вторник.
Связанный
- Инструмент Google для обнаружения изображений с использованием искусственного интеллекта кажется, что он может работать
- Новый искусственный интеллект Bard от Google может быть достаточно мощным, чтобы заставить ChatGPT беспокоиться — и он уже здесь
Примечательно, что инструмент также может предлагать более ранние предупреждения о
экстремальные погодные явления и более точно прогнозировать движение циклонов, давая властям и жителям больше времени для подготовки к разрушительным ураганам, потенциально спасая жизни в процессе.Когда в сентябре ураган Ли обрушился на восточную Канаду, GraphCast точно предсказал, что он обрушится на берег в сентябре. Новая Шотландия за девять дней до этого сделала это, в то время как традиционные прогнозы давали тот же прогноз только примерно за шесть дней до этого. продвигать.
По словам команды DeepMind, GraphCast обучался на данных о погоде за четыре десятилетия, что позволило ему изучить причинно-следственные связи, лежащие в основе погодных систем Земли.
Примечательно, что GraphCast создает прогноз на 10 дней менее чем за 60 секунд, что намного быстрее, чем у традиционных подход, используемый HRES, который, по словам команды, «может занять часы вычислений на суперкомпьютере с сотнями машины».
При сравнении двух систем GraphCast давал более точные прогнозы по более чем 90% из 1380 тестовых переменных и времени прогнозирования по сравнению с HRES.
«Когда мы ограничили оценку тропосферой, областью атмосферы высотой от 6 до 20 километров, ближайшей к поверхности Земли. там, где точное прогнозирование наиболее важно, наша модель превзошла HRES по 99,7% тестовых переменных для будущей погоды», — команда сказал.
По мере того, как погодные условия меняются в постоянно меняющемся климате Земли, GraphCast будет только улучшаться по мере предоставления данных более высокого качества.
Команда открывает исходный код модели GraphCast, чтобы предоставить ученым и прогнозистам доступ к этой технологии. Это позволит им адаптировать его к конкретным погодным явлениям и оптимизировать для разных уголков мира. ЕЦСПП уже опробует этот инструмент.
Исследование, опубликованное журналом Science во вторник предлагает более детальный обзор в ГрафКасте.
«Первопроходческое использование искусственного интеллекта в прогнозировании погоды принесет пользу миллиардам людей в их повседневной жизни», — заявили в Google DeepMind. «Но наши более широкие исследования направлены не только на прогнозирование погоды, но и на понимание более широких закономерностей нашего климата. Мы надеемся, что разрабатывая новые инструменты и ускоряя исследования, ИИ сможет расширить возможности мирового сообщества для решения наших самых серьезных экологических проблем».
Рекомендации редакции
- Google Bard вскоре может стать вашим новым тренером по искусственному интеллекту
- Это новые функции искусственного интеллекта, которые появятся в Gmail, Google Docs и Sheets.
- Новый инструмент конфиденциальности Google позволяет узнать, была ли утечка вашей личной информации
Обновите свой образ жизниDigital Trends помогает читателям быть в курсе быстро меняющегося мира технологий благодаря всем последним новостям, забавным обзорам продуктов, содержательным редакционным статьям и уникальным кратким обзорам.
