Сегодня 30 июля 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Google разработала ИИ, который даёт самые точные в мире прогнозы погоды

Лондонская лаборатория искусственного интеллекта Google DeepMind разработала систему, которая, по словам авторов проекта, составляет самые точные в мире прогнозы погоды на десять дней. Модель получила название GraphCast — она работает быстрее и точнее погодного симулятора HRES (High-Resolution Forecast), который считается отраслевым стандартом.

 Источник изображения: deepmind.google

Источник изображения: deepmind.google

Данные GraphCast были проанализированы экспертами Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП) — межправительственной организацией, которая составляет HRES. Действующая версия GraphCast размещена на сайте ЕЦСПП. В сентябре она за девять дней предсказала, что на побережье Новой Шотландии (Канада) обрушится ураган «Ли», а традиционные средства прогнозирования установили это лишь за шесть дней. Кроме того, они оказались менее точными в аспекте времени и места выхода стихии на берег.

GraphCast способна идентифицировать опасные погодные явления, даже не будучи обученной их находить. С интеграцией простого средства отслеживания циклонов модель прогнозирует их движение более точно, чем метод HRES. Учитывая, что климат становится всё более непредсказуемым, своевременность и точность прогнозов окажется критической при планировании мероприятий перед лицом угрозы стихийных бедствий.

Традиционные методы составления прогнозов погоды основаны на сложных физических уравнениях — они переводятся в алгоритмы, которые обрабатываются суперкомпьютерами. Это кропотливый процесс, который требует специальных знаний и огромных вычислительных ресурсов. Модель GraphCast сочетает алгоритмы машинного обучения и графовые нейросети — архитектуру для обработки пространственно структурированных данных. Для изучения причинно-следственных связей систему обучили на массиве метеорологической информации за 40 лет: ЕЦСПП предоставил данные мониторинга со спутников, радаров и метеостанций. Алгоритм, впрочем, не пренебрегает и традиционными подходами: когда в наблюдениях обнаруживаются пробелы, они восполняются за счёт физических методов прогнозирования.

 Источник изображения: charts.ecmwf.int

Источник изображения: charts.ecmwf.int

GraphCast составляет прогнозы в разрешении 0,25° широты и долготы. Иными словами, Земля разбита на миллион участков, по каждому из которых готовится прогноз с пятью переменными на земной поверхности и шести атмосферными показателями, которые охватывают атмосферу планеты в трёх измерениях на 37 уровнях. Переменные включают в себя показатели температуры, ветра, влажности, осадков и давления на уровне моря. Учитывается также геопотенциал — гравитационная потенциальная энергия на единицу массы в указанной точке относительно уровня моря. В ходе испытаний модель GraphCast на 90 % превзошла самые точные детерминированные системы для 1380 тестовых объектов. В тропосфере — нижнем слое атмосферы — прогнозы GraphCast оказалась точнее HRES по 99,7 % тестовых переменных. При этом модель демонстрирует высокую эффективность: прогноз на десять дней выполняется менее чем за минуту на одной машине Google TPU v4, тогда как традиционный подход требует нескольких часов работы суперкомпьютера с сотнями машин.

Несмотря на внушительные результаты, разработка GraphCast ещё не завершена: модель достаточно точно оценивает движение циклонов, но пока уступает традиционным методам в составлении их характеристик. Не исключено, что модель будет совершенствоваться и по другим аспектам, что только повысит её точность. Google DeepMind предлагает всем желающим присоединяться к проекту — разработчик опубликовал исходный код модели.

Источник:

Если вы заметили ошибку — выделите ее мышью и нажмите CTRL+ENTER.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Завтра пройдёт презентация Nintendo Direct: Partner Showcase — фанаты ждут Hollow Knight: Silksong и Red Dead Redemption 2 6 мин.
Подписывать документы без Max можно — Минцифры опровергло слухи об обязательности нацмессенджера 27 мин.
Microsoft близка к заключению сделки о постоянном доступе к самым передовым технологиям OpenAI 2 ч.
Photoshop сделал редактирование объектов и людей на фото удивительно простым 2 ч.
Google согласилась подписать европейский свод правил в сфере разработки ИИ 3 ч.
Италия запустила проверку Meta из-за внедрения ИИ-чат-бота в WhatsApp 5 ч.
Meta разрешит программистам пользоваться ИИ на собеседованиях 5 ч.
«Яндекс» раскрыл алгоритм распознавания голосовых команд в шумных условиях 5 ч.
FromSoftware отложила горячо ожидаемое обновление для Elden Ring Nightreign из-за сильнейшего землетрясения на Камчатке 6 ч.
Microsoft прекратила предоставлять облачные услуги связанной с «Роснефтью» индийской Nayara Energy 6 ч.
В Москве протестировали 5G-антенну российского производства — она обеспечила 1 Гбит/с 17 мин.
Pixel 10 станет первым флагманом Google с магнитной зарядкой Qi2, если слухи и утечки не врут 36 мин.
Microsoft выпустила Smurface Laptop — спецверсию Surface Laptop с синим лого и изображениями смурфов 40 мин.
Стартовали российские продажи роботов-пылесосов Dreame D20 с функциями флагманов 47 мин.
В ноябре в Москве пройдёт «Электроника России» 2025 — выставка-форум передовых отечественных технологий 2 ч.
YTL Power и NVIDIA инвестируют $2,3 млрд в ИИ в Малайзии — но связано ли это с предыдущей сделкой на $4,3 млрд? 2 ч.
Пентагон заказал разработку аналоговых «мозгов» для дронов и систем автопилота 3 ч.
Groq намерен привлечь $600 млн финансирования — в случае успеха это удвоит капитализацию бизнеса 3 ч.
Представлен китайский серверный процессор Zhaoxin KH-50000: до 96 ядер, 12 каналов DDR5 и 128 линий PCIe 5.0 4 ч.
Micron представила SSD на 122 Тбайт и 14 000 Мбайт/с — следующая модель будет в два раза ёмче 4 ч.