Google DeepMind представила новую модель искусственного интеллекта, GraphCast, способную предсказывать погодные условия на 10 дней вперед быстрее и точнее, чем существующие методы.

Это достижение может значительно улучшить подготовку к стихийным бедствиям и спасти множество жизней.

GraphCast превзошла модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) более чем в 90% из более чем 1300 тестовых зон.

Особенно впечатляющими были результаты в прогнозировании условий в тропосфере Земли, где GraphCast превзошла модель ECMWF более чем по 99% погодных переменных, таких как дождь и температура воздуха.

Новинка от Google использует машинное обучение для выполнения расчетов менее чем за минуту, вместо физических уравнений, основываясь на четырех десятилетиях исторических погодных данных.

Модель использует графические нейронные сети, которые картографируют поверхность Земли в более чем миллион точек сетки, предсказывая температуру, скорость и направление ветра, а также другие условия, такие как влажность.

Эта модель уже используется ECMWF и представляет собой «момент переосмысления» в прогнозировании погоды, показывая, что прогнозы можно делать, опираясь на исторические данные.

Однако GraphCast все еще отстает от традиционных моделей в некоторых областях, таких как осадки, и метеорологам придется использовать традиционные модели наряду с моделями машинного обучения для более точных прогнозов.

Источник: Ferra