Сегодня 21 февраля 2025
18+
MWC 2018 2018 Computex IFA 2018
реклама
Новости Software

Google DeepMind создала ИИ, который предсказывает погоду быстрее и точнее существующих систем

Google DeepMind разработала новую модель прогнозирования погоды с помощью искусственного интеллекта (ИИ) GenCast, которая превосходит традиционные метеорологические методы по прогнозированию погоды на срок до 15 дней и, к тому же, точнее предсказывает экстремальные погодные явления.

 Источник изображения: NOAA/unsplash.com

Источник изображения: NOAA/unsplash.com

ИИ-модель GenCast рассматривает вероятность реализации нескольких сценариев для точной оценки тенденций — от выработки энергии ветра до перемещения тропических циклонов. Вероятностный метод GenCast является новым рубежом в использовании ИИ для обеспечения более качественных и быстрых ежедневных прогнозов погоды. Этот подход всё чаще используют крупные метеослужбы, пишет Financial Times.

«Это знаменует собой своего рода переломный момент в развитии ИИ для прогнозирования погоды, поскольку современные необработанные прогнозы теперь поступают из моделей машинного обучения», — отметил Илан Прайс (Ilan Price), научный сотрудник Google DeepMind. Он добавил, что GenCast может быть включен в оперативные системы прогнозирования погоды, что позволит метеорологам лучше понимать тенденции и готовиться к предстоящим погодным явлениям.

Новизна подхода GenCast в сравнении с предыдущими моделями машинного обучения заключается в использовании так называемых ансамблевых прогнозов, представляющих различные результаты, — метода, применяемого в современном традиционном прогнозировании погоды. Для обучения GenCast использовалась накапливавшаяся в течение четырёх десятилетий база данных Европейского центра среднесрочного прогнозирования погоды (ECMWF).

Согласно публикации в Nature, модель GenCast превзошла 15-дневный прогноз ECMWF по 97,2 % из 1320 переменных, таких как температура, скорость ветра и влажность. Таким образом она превзошла по точности и охвату ИИ-модель GraphCast от Google DeepMind, представленную в прошлом году. GraphCast превзошла прогнозы ECMWF на 3–10 дней вперед примерно по 90 % показателей.

Модели прогнозирования погоды на основе ИИ работают гораздо быстрее стандартных методов прогнозирования, которые полагаются на огромную вычислительную мощность для обработки данных. GenCast может сгенерировать свой прогноз всего за восемь минут, тогда как на составление прогноза с помощью традиционных методов уходят часы.

По словам исследователей, ИИ-модель GenCast может быть дополнительно улучшена в части способности предсказания интенсивности крупных штормов. Также может быть увеличено разрешение её данных, чтобы соответствовать обновлениям, сделанным в этом году ECMWF.

ECMWF назвал разработку GenCast «важной вехой в развитии прогнозирования погоды». Центр также сообщил, что интегрировал «ключевые компоненты» подхода GenCast в версию своей собственной системы прогнозирования ИИ с ансамблевыми прогнозами, доступную с июня.

Источник:

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

window-new
Soft
Hard
Тренды 🔥
Meta рассказала, как скачивать контент через торренты, но не стать пиратом 2 ч.
Corsair прояснила заявление о релизе ПК-версии GTA VI в начале 2026 года 3 ч.
Роскомнадзор принудительно записал Cloudflare в организаторы распространения информации 3 ч.
«Небольшой, но искренний прогресс»: DeepSeek откроет для всех пять ИИ-репозиториев 4 ч.
Видео: прохождение пролога ремейка первой Gothic и получасовая демонстрация русской озвучки 4 ч.
Политический триллер в 1613 году: сюжетное дополнение «Земский собор» к «Смуте» получило первый трейлер и новые подробности 6 ч.
Разработчики Warhammer 40,000: Space Marine 2 сделают AAA-игру по одной из главных франшиз владельца D&D, MTG и «Трансформеров» 6 ч.
Microsoft представила ИИ-агента Magma для управления приложениями и реальными роботами 7 ч.
ИИ начал «отбирать» премии у сотрудников Meta 8 ч.
Возвращение драконов, морские сражения и влияние Starfield: инсайдер поделился новыми подробностями The Elder Scrolls VI 8 ч.