Новости Software

Новый алгоритм позволяет на ПК прогнозировать погоду не хуже, чем на суперкомпьютере

Насколько мы можем себе представить, точный прогноз погоды сейчас невозможен без обработки данных на суперкомпьютерах. Всего несколько дней назад Великобритания выделила $1,6 млрд на покупку новой суперсистемы для службы прогнозирования погоды. Теперь выясняется, что погоду и многие другие явления можно точно предсказать с помощью нового алгоритма на обычном персональном компьютере.

О разработке сообщила группа исследователей из Университета Йоханнеса Гутенберга в Майнце и Университета Лугано в итальянской части Швейцарии. Группа много лет разрабатывала алгоритм на основе концепции «масштабируемой вероятностной аппроксимации» или SPA (scalable probabilistic approximation). Статья на английском языке опубликована в журнале Science Advances.

Алгоритм способен проанализировать несколько десятков компонентов системы и предсказать будущее поведение системы с высокой точностью. Например, как сказала соавтор разработки Сюзанна Гербер (Susanne Gerber), «Используя алгоритм SPA [на обычном ПК], мы можем сделать прогноз на основе данных о температуре поверхности в Европе на следующий день и иметь ошибку прогнозирования всего 0,75 °C». При расчёте на ПК такой показатель как частота ошибок оказывается на 40 % лучше, чем при расчёте на суперкомпьютерах современных метеослужб.

Более того, алгоритм SPA оказывается универсальным или широко применимым для анализа данных в других сферах. Он одинаково хорошо работает при обсчёте модели Лоренца (описание конвективных потоков воздуха в атмосфере), так и для оценки динамики поведения аминокислот в воде. Методом SPA можно проводить диагностику рака молочной железы, прогнозировать неврологические заболевания и делать другие расчёты с прогнозированием.

Примеры использование алгоритма SPA для разных сценариев

Примеры использование алгоритма SPA для разных задач

Самое приятное в созданном алгоритме, как считают разработчики, что он работает не так, как типичные модели для глубокого машинного обучения. Обработка больших данных в ML представляется типичным «чёрным ящиком». Что происходит внутри, мало кто понимает и это не всегда возможно. Один набор данных подаётся на вход, а результат обработки появляется на выходе. Алгоритм SPA не такой. Он позволяет интерпретировать взаимосвязь данных и проследить, как и какие характеристики и параметры использовались для обработки массивов данных. Иначе говоря, понять, каким образом получилось то, что получилось.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме
Прежде чем оставить комментарий, пожалуйста, ознакомьтесь с правилами комментирования. Оставляя комментарий, вы подтверждаете ваше согласие с данными правилами и осознаете возможную ответственность за их нарушение.
Все комментарии премодерируются.
Комментарии загружаются...
window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Часы Samsung Galaxy Watch 3 порадуют сотрудников сервисных центров хорошей ремонтопригодностью 5 мин.
Новая статья: Всё, что вы пропустили: невероятные снимки с Марса, баги Instagram, запуск Facebook Pay в России и библейское изгнание Fortnite из App Store 5 ч.
Европа обогнала Китай по продажам электрифицированных автомобилей 6 ч.
NASA и SpaceX начнут регулярно доставлять космонавтов на МКС с 23 октября 6 ч.
«Оставьте Xbox One и PS4 позади»: разработчики устали работать со слабым железом нынешних консолей 6 ч.
DELL MX7000 становится по-настоящему быстрым с PCIe-шасси Liqid 9 ч.
Nintendo Switch 64: геймер превратил старую Nintendo 64 в док-станцию для Switch 10 ч.
Ноутбуки Dell XPS 15 9500 нормально не закрываются из-за проблем с шарнирами дисплея 11 ч.
Juniper расширяет семейство точек Wi-Fi 6 для поддержки удаленных сотрудников 11 ч.
От микрон до сотен миль: Intel видит будущее шин и сетей в фотонике 12 ч.