Метеорологическая модель искусственного интеллекта GraphCast от Google DeepMind превзошла традиционные методы прогнозирования погоды, передает Naked Science.
Подпишитесь на канал Gloss.ua в Telegram.
Программа GraphCast от исследователей DeepMind превзошла традиционную европейскую систему прогнозирования погоды на 99% во время 12 000 измерений. ИИ-модель запускается с настольного компьютера и делает точные прогнозы всего за несколько минут — в то время как самые мощные традиционные метеорологические инструменты работают часами.
В испытаниях модель показала превосходство над ведущей в мире традиционной системой, управляемой Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). GraphCast превзошел ее по 90 процентам 1380 показателей, включая температуру, давление, скорость и направление ветра, влажность на различных уровнях атмосферы.
Как отмечают разработчики, модель предсказывает сотни погодных переменных в течение 10 дней с разрешением 0,25 географического градуса по всему миру и менее чем за минуту.
Ученые считают, что их разработка примерно в тысячу раз дешевле с точки зрения энергопотребления по сравнению с традиционными методами прогнозирования. Однако GraphCast имеет ряд недостатков: из-за технологических ограничений такие системы пока не способны создавать столь же детализированные и подробные прогнозы, как это делают при помощи традиционных методов.
«Стандартные физические модели все еще нужны, чтобы получить оценки глобальной погоды, которые первоначально используются для обучения моделей ИИ», — говорят исследователи.
«Предполагаем, что пройдет еще от двух до пяти лет, прежде чем люди смогут использовать прогнозы на основе машинного обучения для принятия решений в реальном мире».
Теги: новости мира , прогноз погоды , искусственный интеллект , метеорология , наука
