Сегодня 24 июня 2024
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.
Вечерний 3DNews
Каждый будний вечер мы рассылаем сводку новостей без белиберды и рекламы. Две минуты на чтение — и вы в курсе главных событий.
Материалы по теме

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
«Базальт СПО» приглашает на ежегодную конференцию «Свободное программное обеспечение в высшей школе» 28–30 июня 36 мин.
Apple вела переговоры об интеграции ИИ-моделей Meta в свои сервисы 55 мин.
Мошенники взломали рэпера 50 Cent, чтобы нажиться на мем-коине $GUNIT 16 ч.
Huawei выпустила бета-версию операционной системы HarmonyOS NEXT, в которой от Android ничего не осталось 19 ч.
Разработчики Minecraft приступили к тестированию нативной версии игры для PS5 20 ч.
AMD отказывается от публичного тестирования ускорителей Instinct MI300X в бенчмарках MLPerf 23 ч.
Новая статья: Still Wakes the Deep — жуткий симулятор ходьбы. Рецензия 23-06 00:00
Новая статья: Gamesblender № 679: «несрочная» Fallout 5, геймеры против Valve и второй шанс «Капитана Блада» 22-06 23:38
ИИ будет генерировать в играх текстуры, объекты и персонажей, уверен глава Nvidia 22-06 17:39
Мошенники всё чаще используют ИИ для фишинга и кражи денег 22-06 17:34
Supermicro наводнит рынок серверными решениями с СЖО 22 мин.
Новая статья: Обзор ноутбука HUAWEI MateBook 14 2024 (FLMH-W5611T): полное обновление 3 ч.
Главным препятствием для поддержки Apple Intelligence на старых iPhone станет именно объём памяти 4 ч.
Nvidia будет поставлять ИИ-ускорители на Ближнем Востоке в условиях санкций США 4 ч.
Процессоры M4 успеют прописаться в линейке Apple Mac до конца следующего года 5 ч.
Apple возобновила работу над лёгкими очками дополненной реальности и не отказывается от выпуска Vision Pro второго поколения 5 ч.
Новая статья: Лучший процессор за 35-40 тысяч рублей в 2024 году: большой сравнительный тест 11 ч.
Облачный союз: Apple использует ИИ-инфраструктуру Google Cloud для Apple Intelligence 12 ч.
Между Microsoft и NVIDIA возникли разногласия по поводу использования ускорителей B200 23 ч.
Япония намерена снизить зависимость от зарубежных цифровых сервисов 23-06 10:32