Искусственный интеллект начинает превосходить метеорологов

Программа прогнозирования погоды на базе машинного обучения, разработанная исследователями DeepMind под названием GraphCast, способна предсказывать погодные условия на протяжении 10 дней за менее чем одну минуту. В отчете ученые отмечают, что GraphCast превзошел традиционные технологии прогнозирования погоды с верификацией на уровне 90%.

Программа, работающая на основе ИИ, строит прогнозы погоды, анализируя "два последних состояния погоды на Земле", включая переменные за время теста и за шесть часов до него. Используя эти данные, GraphCast может предсказать, каким будет состояние погоды через шесть часов.

На практике ИИ уже продемонстрировал свою пользу в реальных условиях. Инструмент предсказал прибытие урагана Ли на Лонг-Айленд за 10 дней до его наступления, в то время как традиционные технологии прогнозирования погоды, используемые метеорологами, отставали. Прогнозы, сделанные стандартными погодными моделями, могут занимать больше времени, поскольку традиционно модели должны учитывать сложную физику и динамику жидкостей для точных предсказаний.

Программа прогнозирования погоды на базе ИИ не только превосходит традиционные технологии в плане скорости и масштаба, но и может предсказывать сильные погодные явления, включая тропические циклоны и волны экстремальных температур над регионами. Ученые считают, что инструмент будет только улучшаться в предсказании колебаний погодных условий, соответствующих более крупным изменениям, связанным с изменением климата, поскольку алгоритм можно обучать с использованием актуальных данных.

Вскоре GraphCast или, по крайней мере, основа ИИ-алгоритма, который лежит в основе его прогнозов, может появиться в более широко распространенных сервисах. По информации Wired, Google рассматривает возможность интеграции GraphCast в свои продукты. Потребность в улучшении моделирования штормов уже проложила путь для суперкомпьютеров в этой области. Национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA) заявляет, что оно работает над разработкой моделей, которые обеспечат более точные прогнозы о возникновении экстремальных погодных явлений, а также прогнозы интенсивности ураганов.