Подразделение DeepMind представило новую модель прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта GenCast. Разработчики утверждают, что она превосходит традиционные методы прогнозирования на срок до 15 дней и точнее предсказывает экстремальные погодные явления.
Подразделение DeepMind представило новую модель прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта GenCast. Разработчики утверждают, что она превосходит традиционные методы прогнозирования на срок до 15 дней и точнее предсказывает экстремальные погодные явления.
GenCast — это вероятностная модель ИИ, которая оценивает вероятность различных сценариев, изменения погоды. Нейросеть обучалась на данных за четыре десятилетия, предоставленных Европейским центром среднесрочного прогнозирования погоды (ECMWF).
По результатам тестов, модель превзошла 15-дневный прогноз ECMWF по 97,2% из 1320 переменных, таких как температура, скорость ветра и влажность. GenCast также превзошла по точности предыдущую модель Google DeepMind, GraphCast, которая была представлена в прошлом году.
Одним из ключевых преимуществ GenCast является скорость. В то время как традиционные методы прогнозирования могут занимать часы, GenCast может сгенерировать свой прогноз всего за восемь минут, используя при этом меньше вычислительной мощности.
ECMWF назвал разработку GenCast «важной вехой в развитии прогнозирования погоды» и уже интегрировал некоторые компоненты GenCast в свою собственную систему прогнозирования. Однако, несмотря на впечатляющие результаты, эксперты считают, что GenCast — это скорее дополнение к традиционным методам прогнозирования, а не их замена.
Некоторые ученые считают, что гибридный подход, сочетающий ИИ с традиционными методами, может быть оптимальным решением. Например, Google уже разработала модель NeuralGCM, которая сочетает машинное обучение с традиционной физикой для достижения лучших результатов в долгосрочном прогнозировании и моделировании климата.
Релоцировались? Теперь вы можете комментировать без верификации аккаунта.
Ну да. Предсказывает точнее метеорологов. А данные она откуда берёт? Из воздуха?
Прикинь как бывает. Влажность, температура, скорость и направления ветра, осадки, собираются с всевозможных погодных станций точно так-же как делают метеорологи. Плюс те-же самые снимки со спутников.
Интересно сравнить с белорусами из rainbow.ai
Мы очень разные, для разных задач:
GenCast – сетка 0.25° (~27-28 km на экваторе), прогноз на 15 дней c шагом 12 часов.
Rainbow – сетка ~1x1 km, прогноз на 4 часа (в релизе аппы пока 2) с шагом 1 минута.