Штучний інтелект вперше передбачив погоду точніше за метеорологів

Getty Images

Метеорологічна модель штучного інтелекту GraphCast від Google DeepMind перевершила традиційні методи прогнозування погоди, повідомляє Naked Science.

Підпишіться на канал Gloss.ua у Telegram.

Програма GraphCast від дослідників DeepMind перевершила традиційну європейську систему прогнозування погоди на 99% під час 12 000 вимірів. ШІ-модель запускається з настільного комп'ютера і робить точні прогнози лише за кілька хвилин — тоді як найпотужніші традиційні метеорологічні інструменти працюють годинами.

У випробуваннях модель показала перевагу над провідною у світі традиційною системою, яку керує Європейський центр середньострокових прогнозів погоди (ECMWF). GraphCast перевершив її за 90 відсотками 1380 показників, включаючи температуру, тиск, швидкість та напрям вітру, вологість на різних рівнях атмосфери.

Як зазначають розробники, модель передбачає сотні погодних змінних протягом 10 днів із роздільною здатністю 0,25 географічного градуса по всьому світу і менш ніж за хвилину.

Вчені вважають, що їх розробка приблизно в тисячу разів дешевша з погляду енергоспоживання порівняно з традиційними методами прогнозування. Однак GraphCast має ряд недоліків: через технологічні обмеження такі системи поки що не здатні створювати настільки ж детальні прогнози, як це роблять за допомогою традиційних методів.

"Стандартні фізичні моделі все ще потрібні, щоб отримати оцінки глобальної погоди, які спочатку використовуються для навчання моделей ШІ", - кажуть дослідники.

«Припускаємо, що мине ще від двох до п'яти років, перш ніж люди зможуть використати прогнози на основі машинного навчання для ухвалення рішень у реальному світі».

Читай також