Культура ВРН

Исследователи создали модель развития погоды на основе искусственного интеллекта, который делает более быстрые и точные прогнозы, чем лучшая из доступных сегодня систем.

GenCast, программа прогноза погоды на основе искусственного интеллекта от Google DeepMind, показала результаты на 20% лучше прогноза ENS от Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), который по праву считается мировым лидером.

Ожидается, что в ближайшей перспективе GenCast будет поддерживать традиционные прогнозы, а не заменять их, но даже в качестве вспомогательного средства программа могла бы обеспечить ясность в отношении будущих порывов холода, волн тепла и сильных ветров.

При непосредственном сравнении программа выдавала более точные прогнозы погоды и экстремальных явлений на срок до 15 дней, чем ENS, а также лучше предсказывала пути разрушительных ураганов и других тропических циклонов, включая места их выхода на сушу.

«Превосходство над ENS знаменует собой своего рода переломный момент в развитии ИИ для прогнозирования погоды», — сказал Илан Прайс, научный сотрудник Google DeepMind.

Традиционные прогнозы погоды решают огромное количество уравнений для получения своих предсказаний, но GenCast также изучил, как меняется глобальная погода, обучаясь на 40-летних исторических данных, полученных в период с 1979 по 2018 год. Они включали скорость ветра, температуру, давление, влажность и десятки других переменных на разных высотах.

На основе последних данных о погоде GenCast прогнозирует, как изменятся условия на планете в квадратах размером до 28 на 28 км в течение следующих 15 дней с шагом в 12 часов.

В то время как традиционный прогноз занимает часы на суперкомпьютере с десятками тысяч процессоров, GenCast занимает всего восемь минут на одном Google Cloud TPU, чипе, разработанном для машинного обучения. Сенсационные подробности опубликованы в журнале Nature.

Google DeepMind представила GraphCast в 2023 году. GenCast основывается на GraphCast, генерируя серию из 50 или более прогнозов, обозначая вероятности для различных погодных явлений в будущем.

Синоптики приветствовали этот прорыв. «Прогнозирование погоды находится на грани фундаментального изменения методологии», — сказала Сара Дэнс, профессор ассимиляции данных в Университете Рединга (Великобритания).