Google представил модель GraphCast на основе искусственного интеллекта, которая отличается невероятно точным прогнозированием погоды. Нейросеть выигрывает у суперкомпьютеров в скорости и точности прогноза погоды.
В следующий раз, когда вы закатите глаза, посетовав на неверный прогноз погоды, просто вспомните, что ее предсказание – одна из самых сложных задач в науке. Для расчетов капризов природы используется система моделирования под названием High Resolution Forecast (HRES), работающая на суперкомпьютерах.
Впрочем, новая ИИ-модель уложила прежние системы на «обе лопатки». В ходе испытаний, оказалось, что GraphCast, работающий на одной машине Google TPU v4, смог сделать прогноз на 10 дней точнее HRES по 90% тестовых переменных. Более того, ИИ справился с задачей за 10 минут. HRES пришлось «ломать голову» несколько часов.
Когда модели были сфокусированы на тропосфере, где точные прогнозы наиболее полезны и применимы в повседневной жизни, GraphCast превзошел HRES в 99,7% случаев.
ИИ был обучен на информации о погодных условиях на планете за прошедшие 40 лет, собранных с помощью спутниковых снимков, радаров и метеостанций.
GraphCast использует более миллиона точек сетки на поверхности Земли. В каждой из них модель учитывает пять переменных – температуру, давление, влажность, скорость и направление ветра – на поверхности и на 37 различных высотах.
В Google заявляют, что GraphCast имеет открытый исходный код, что позволяет ученым по всему миру экспериментировать с ним и включать его в повседневные прогнозы погоды.
