Штучний інтелект навчили значно точнішому передбаченню погоди

Розробка велася у партнерстві з метеорологічним бюро та Національною метеорологічною службою Великобританії. Алгоритм отримав назву DGMR.

Цікаво Баг в iOS 15 видаляє збережені фотографії: як цього уникнути

Що відомо

Найкращі нинішні методи прогнозування погоди призначені для довгострокових прогнозів – це методи засновані на комп'ютерному моделюванні фізики атмосфери. Однак сучасний світ вимагає точних прогнозів на найближчі години. Галузі економіки від сільського господарства до роботи наземних авіаслужб дуже залежні від інформації про наявність дощу, його тривалість та об'єми опадів. Однак через безліч змінних не завжди вдається отримати точні дані.

Спеціалісти DeepMind придумали, як допомогти у цій ситуації.

• Новий алгоритм використовує дані з метеорадарів, які відстежують формування і рух хмар.
• Об'єднання цих даних дозволяє створювати покадрове відео з напрямком хмарності.
• В рамках навчання вчені відправили в генеративну мережу реальні знімки. Мережа моделювала фейкові зображення, продовжуючи послідовність реальних даних. Потім ці знімки аналізували моделі глибокого навчання та сучасного фізичного моделювання.
• Пізніше 56 синоптиків метеорологічному бюро, які не брали участі у створенні DGMR, попросили порівняти повноту даних у двох прогнозах.
• У підсумку 89 відсотків метеорологів віддали перевагу DGMR.
• Прогноз штучного інтелекту виявився інформативнішим.

Сьогодні технології DeepMind працюють у найрізноманітніших сферах. Одним з найгучніших її досягнень є здатність до прогнозування структури білка у рекордно короткий час. Вчені понад 50 років намагалися досягти цього іншими методами, але зазнавали невдачі. Лише в кінці 2020 року DeepMind представила нейромережу AlphaFold, яка змогла передбачити тривимірну структуру білка з точністю до одного атома. Нейромережу відкрили для загального користування.