• Добро пожаловать на инвестиционный форум!

    Во всем многообразии инвестиций трудно разобраться. MMGP станет вашим надежным помощником и путеводителем в мире инвестиций. Только самые последние тренды, передовые технологии и новые возможности. 400 тысяч пользователей уже выбрали нас. Самые актуальные новости, проверенные стратегии и способы заработка. Сюда люди приходят поделиться своим опытом, найти и обсудить новые перспективы. 16 миллионов сообщений, оставленных нашими пользователями, содержат их бесценный опыт и знания. Присоединяйтесь и вы!

    Впрочем, для начала надо зарегистрироваться!
  • 🐑 Моисей водил бесплатно. А мы платим, хотя тоже планируем работать 40 лет! Принимай участие в партнеской программе MMGP
  • 📝 Знаешь буквы и умеешь их компоновать? Платим. Дорого. Бессрочная акция от MMGP: "ОПЛАТА ЗА СООБЩЕНИЯ"
  • 💰 В данном разделе действует акция с оплатой за новые публикации
  • 📌 Внимание! Перед публикацией новостей ознакомьтесь с правилами новостных разделов

Google представила искусственный интеллект GenCast для прогнозирования погоды

Screenshot_121.jpg


Google DeepMind, исследовательская лаборатория искусственного интеллекта Google, запустила новую модель прогнозирования погоды под названием GenCast. Инструмент обещает стать более эффективной альтернативой традиционным методам прогнозирования.

По данным Google, GenCast способен обеспечить:

  • Быстрые и точные прогнозы ежедневной погоды и экстремальных погодных явлений.
  • Горизонт прогноза – до 15 дней.
  • Способность предсказывать такие явления, как тропические циклоны и производство энергии ветра.

Модель построена на алгоритме диффузии и обучена на данных Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) за четыре десятилетия. По данным Google, GenCast превосходит даже самую продвинутую систему ансамбля прогнозирования (ENS).

В своей работе исследователи Google отмечают, что:

  • Искусственный интеллект имеет меньшую ошибку прогнозирования, чем одиночные численные модели.
  • GenCast учитывает неопределенность и риски, что является недостатком многих традиционных моделей.

В прошлом году Google DeepMind представил GraphCast, предыдущую версию GenCast, которая могла делать прогнозы только за 10 дней. Он также использовал данные ECMWF и выполнил расчеты менее чем за минуту.

GraphCast предоставлял прогнозы с разрешением 0,25° и был более точным в 90% протестированных случаев. В то же время GenCast значительно расширил функционал и повысил точность.

Исследователи DeepMind подчеркивают, что традиционные методы прогнозирования используют больше вычислительных ресурсов, но не учитывают исторические данные о погоде для улучшения моделей. GenCast меняет этот подход, применяя машинное обучение для использования больших объемов данных.

по материалам
уникальность
 

Похожие темы

Сверху Снизу