Новая ИИ-модель Google предсказывает погоду намного быстрее и точнее метеорологов

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.