Нова модель прогнозу погоди на основі штучного інтелекту може виконувати роботу з безпрецедентною точністю та значно швидше, ніж поточні технології.
Створений Google DeepMind — лабораторією веб-гіганта, орієнтованою на ШІ — GraphCast, схоже, революціонізує процес передбачення погоди.
Рекомендовані відео
GraphCast може прогнозувати погоду до 10 днів наперед «точніше та набагато швидше, ніж галузевий золотий стандарт погоди симуляційна система — прогноз високої роздільної здатності (HRES), розроблений Європейським центром середньострокових прогнозів погоди (ECMWF)», Google DeepMind сказано в дописі у вівторок.
Пов'язані
- Здається, інструмент виявлення зображень зі штучним інтелектом Google може працювати
- Новий ШІ Bard від Google може бути достатньо потужним, щоб змусити ChatGPT хвилюватися — і він уже тут
Примітно, що інструмент також може пропонувати попередні попередження про екстремальні погодні явища і прогнозувати рух циклонів точніше, даючи владі та жителям більше часу, щоб підготуватися до згубних штормів, потенційно рятуючи життя в процесі.
Коли ураган Лі обрушився на східну Канаду у вересні, GraphCast точно передбачив, що він вийде на сушу в Новій Шотландії це сталося за дев’ять днів до цього, тоді як традиційні прогнози зробили такий же прогноз приблизно через шість днів заздалегідь.
За словами команди DeepMind, GraphCast навчався на даних про погоду протягом чотирьох десятиліть, що дозволило йому вивчати причинно-наслідкові зв’язки, що стоять за погодними системами Землі.
Примітно, що GraphCast займає менше 60 секунд для створення 10-денного прогнозу, що робить його набагато швидшим, ніж звичайний підхід, який використовує HRES, який, за словами команди, «може зайняти години обчислень у суперкомп’ютері з сотнями машини».
Порівнюючи дві системи, GraphCast дав точніші прогнози для більш ніж 90% із 1380 тестових змінних і прогнозував час виконання в порівнянні з HRES.
«Коли ми обмежили оцінку тропосферою, найближчою до поверхні Землі областю атмосфери висотою від 6 до 20 кілометрів там, де точне прогнозування найважливіше, наша модель перевершила HRES на 99,7% тестових змінних для майбутньої погоди», – команда сказав.
Зі зміною погодних умов у кліматі Землі, що постійно змінюється, GraphCast лише покращуватиметься, оскільки йому надходитимуть якісніші дані.
Команда розробляє код моделі GraphCast з відкритим кодом, щоб надати вченим і прогнозистам доступ до технології. Це дозволить їм пристосувати його до конкретних погодних явищ і оптимізувати для різних частин світу. ECMWF вже випробовує інструмент.
Дослідження, опубліковане Science у вівторок пропонує більш детальний вигляд на GraphCast.
«Піонерське використання штучного інтелекту для прогнозування погоди принесе користь мільярдам людей у повсякденному житті», — заявили в Google DeepMind. «Але наше ширше дослідження стосується не лише передбачення погоди — це розуміння більш широких моделей нашого клімату. Розробляючи нові інструменти та прискорюючи дослідження, ми сподіваємося, що ШІ зможе розширити можливості світової спільноти для вирішення наших найбільших екологічних проблем».
Рекомендації редакції
- Незабаром Google Bard може стати вашим новим тренером зі штучного інтелекту
- Це нові функції ШІ, які з’являться в Gmail, Google Docs і Sheets
- Новий інструмент конфіденційності Google дає вам знати, якщо ваші особисті дані витікають
Оновіть свій спосіб життяDigital Trends допомагає читачам стежити за динамічним світом технологій завдяки всім останнім новинам, цікавим оглядам продуктів, проникливим редакційним статтям і унікальним у своєму роді коротким оглядам.
