ШІ-модель GraphCast від DeepMind перевершила традиційні методи прогнозування погоди
Штучний інтелект вперше перевершив традиційні методи прогнозування погоди. Про це пише Financial Times.
Йдеться про метеорологічну модель ШІ, яку створили розробники Google DeepMind. Вона називається GraphCast та здатна за 1 хвилину підготувати прогноз погоди на 10 днів.
Оцінка моделі засвідчила, що вона більш точна порівняно з провідною традиційною системою прогнозів, яку застосовує Європейський центр середньострокових прогнозів погоди (ECMWF).
GraphCast обійшла цю систему прогноз на 3-10 днів у 90% випадків. Для цього було проаналізовано 1380 показників, зокрема температуру, тиск, швидкість та напрямок вітру, вологість.
«Ми вважаємо, що GraphCast стабільно більш вправний, ніж інші моделі машинного навчання, Pangu-Weather від Huawei та FourCastNet від Nvidia, і за багатьма показниками він точніший, ніж наша власна система прогнозування», – зауважили в ECMWF.
У своїй роботі GraphCast використовує архітектуру машинного навчання на основі даних ECMWF про погодні умови у світі за минулі понад 40 років. Як приклад успішного прогнозу, у DeepMind згадали ураган Лі в Північній Атлантиці у вересні.
ШІ зміг правильно передбачити, що Лі досягне берегів Нової Шотландії в Канаді за 9 днів до того, як це сталося. З використанням традиційних підходів розрахунок вдалося зробити за 6 днів до того, як ураган досяг канадської провінції.