Синоптики больше не нужны: новый ИИ прогнозирует погоду на 90% лучше, чем традиционные методы

15 ноября 2023, 12:01

Источник:

Science

Компания по разработке искусственного интеллекта DeepMind, которая уже много лет принадлежит Google, представила новую модель прогнозирования погоды, превосходящую традиционные системы более чем в 90% случаев. Модель машинного обучения, получившая название GraphCast, обещает 10-дневные прогнозы, которые лучше, быстрее и энергоэффективнее.

Что известно

Нынешняя модель прогнозирования называется "численным прогнозированием погоды" (NWP). Она встраивает текущие погодные условия в огромные модели, которые просчитывают будущие изменения на основе принципов гидродинамики, термодинамики и других атмосферных наук. Это сложно, дорого и требует тонны вычислительных мощностей.

Вместо того чтобы запускать симуляции того, как молекулы будут летать и ударяться друг о друга, GraphCast отходит от традиций, делая больший акцент на исторических данных. Другими словами, это модель машинного обучения, которая делает прогнозы на основе того, что происходило в прошлом. Это намного проще с точки зрения уровня и количества необходимых вычислений, хотя и требует много современных решений в области компьютерных наук.

GraphCast начинает с текущего состояния погоды на Земле и данных о погоде шесть часов назад.
Затем он делает прогноз о том, какой будет погода через шесть часов.
После этого GraphCast загружает эти прогнозы обратно в модель, выполняет те же самые расчеты и выдает долгосрочные прогнозы.

Команда Google сравнила результаты GraphCast с текущей моделью, которая используется для среднесрочного прогнозирования погоды, под названием HRES.

Согласно исследованию, GraphCast "значительно" превзошел HRES на 90% целей, использованных в тесте.

GraphCast также имел удивительный успех в прогнозировании экстремальных погодных явлений, включая тропические циклоны и резкие перепады температуры, даже если он не был специально обучен работать с ними.

Авторы исследования говорят, что их работа должна работать наряду со стандартными системами, на которые полагаются метеорологи. "Наш подход не следует рассматривать как замену традиционным методам прогнозирования погоды. Скорее, нашу работу следует интерпретировать как доказательство того, что [прогнозирование погоды с помощью машинного обучения] способно решать реальные проблемы прогнозирования и имеет потенциал для дополнения и совершенствования лучших существующих методов", – говорят разработчики.

Под вопросом остается то, как долго это сможет работать, учитывая то, как быстро меняется земной климат из-за глобального потепления.