ШІ-модель від Google DeepMind перевершила традиційні методи прогнозування погоди

Google DeepMind, дочірня компанія американської Google, що входить до Alphabet Inc., представила модель прогнозування погоди за допомогою штучного інтелекту (ШІ), яка демонструє вищу, ніж традиційні методи, точність у прогнозуванні погоди на термін до 15 днів і краще передбачає екстремальні явища.

ШІ-модель GenCast зважує ймовірність різних сценаріїв для оцінки тенденцій широкого спектра, що стосуються, зокрема, вітроенергетики та руху тропічних циклонів.

"GenCast - це дифузійна модель, тип генеративної (яка створює контент і використовується, наприклад, у ChatGPT - ІФ-У) моделі ШІ, що лежить в основі останніх досягнень у сфері створення зображень, відео та музики, - ідеться в статті, опублікованій на сайті DeepMind. - Однак GenCast відрізняється від них тим, що адаптована до сферичної геометрії Землі і вчиться точно генерувати складний розподіл ймовірностей майбутніх погодних сценаріїв, використовуючи поточний стан погоди як вихідні дані".

"GenCast можна включити в чинні системи прогнозування погоди, пропонуючи цінні відомості, які допоможуть тим, хто приймає рішення, краще зрозуміти майбутні погодні явища і підготуватися до них", - зазначив науковий співробітник DeepMind Ілан Прайс.

Навчання моделі проходило на основі даних Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF) за 40 років.

Прогноз GenCast на 15 днів виявився більш точним, ніж прогноз ECMWF, за 97,2% із 1,32 тис. змінних, що включають температуру, швидкість вітру і вологість, ідеться в статті, опублікованій у журналі Nature в середу.

ECMWF назвав розробку GenCast "важливою віхою в еволюції прогнозування погоди". Також інноваційна технологія машинного навчання, що лежить в основі GenCast, ще потребує перевірки на екстремальних погодних явищах, додали в ECMWF.

Центр уже інтегрував ключові компоненти використовуваного в GenCast підходу у власну систему ШІ-прогнозування.