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
