Новая АІ-мадэль Google прадказвае надвор'е нашмат хутчэй і дакладней за метэаролагаў

GenCast — гэта імавернасная мадэль АІ, якая ацэньвае верагоднасць розных сцэнароў, змены надвор’я. Нейрасетка навучалася на даных за чатыры дзесяцігоддзі, пададзеных Еўрапейскім цэнтрам сярэднетэрміновага прагназавання надвор’я (ECMWF).

Па выніках тэстаў мадэль перасягнула 15-дзённы прагноз ECMWF па 97,2% з 1320 зменных, такіх як тэмпература, хуткасць ветру і вільготнасць. GenCast таксама пераўзышла па дакладнасці папярэднюю мадэль Google DeepMind, GraphCast, якая была паказаная летась.

Адной з ключавых пераваг GenCast з’яўляецца хуткасць. У той час як традыцыйныя метады прагназавання могуць займаць гадзіны, GenCast можа згенераваць свой прагноз усяго за восем хвілін, выкарыстоўваючы пры гэтым менш вылічальнай магутнасці.

ECMWF назваў распрацоўку GenCast «важнай вяхой у развіцці прагназавання надвор’я» і ўжо інтэграваў некаторыя кампаненты GenCast у сваю ўласную сістэму прагназавання. Аднак, нягледзячы на ўражальныя вынікі, эксперты лічаць, што GenCast — гэта хутчэй дадатак да традыцыйных метадаў прагназавання, а не іхняя замена.

Некаторыя навукоўцы лічаць, што гібрыдны падыход, які спалучае АІ з традыцыйнымі метадамі, можа быць аптымальным рашэннем. Напрыклад, Google ужо распрацавала мадэль NeuralGCM, якая спалучае машыннае навучанне з традыцыйнай фізікай для дасягнення лепшых вынікаў у доўгатэрміновым прагназаванні і мадэляванні клімату.