Новая модель прогноза погоды на основе ИИ превосходит лучшие мировые системы прогнозирования

Google DeepMind представил GenCast, модель искусственного интеллекта (AI), которая превосходит ведущую мировую систему прогнозирования погоды по скорости и точности, согласно статье, опубликованной в Nature в среду.

В отличие от традиционных моделей, GenCast может предоставить прогнозы на период до 15 дней вперед всего за несколько минут. Это заметное улучшение по сравнению с несколькими часами, которые требуются существующим системам, отмечает Nature в пресс-релизе.

Возможности модели показывают, что GenCast обгоняет ансамблевую модель Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ENS) в прогнозировании экстремальных событий, таких как ураганы и жаркие периоды, как отмечено в Nature.

Ученые считают, что этот прорыв открывает новую эру более быстрых и надежных прогнозов погоды с помощью ИИ. Nature объясняет, что GenCast полагается исключительно на исторические данные о погоде, что позволяет ему раскрывать сложные взаимосвязи между такими переменными, как температура, влажность и ветер.

Журнал Nature сообщает, что такой подход, основанный на данных, контрастирует с традиционными системами, которые моделируют атмосферную физику с помощью суперкомпьютеров. Модель генерирует ансамблевые прогнозы — набор предсказаний из немного измененных начальных условий — которые предоставляют не только ожидаемые результаты, но и вероятность их точности.

Этот вероятностный метод оказался превосходным почти по всем показателям, когда GenCast был протестирован против ENS с использованием погодных данных 2019 года. Он также отлично справился с прогнозированием экстремальных условий, таких как тропические циклоны и резкие температурные колебания, как сообщает Nature.

Скорость GenCast — еще одно преимущество, позволяющее создать полный 15-дневный прогноз всего за восемь минут с помощью процессорного чипа искусственного интеллекта. Традиционные модели занимают часы. Эта эффективность может оказаться жизненно важной для раннего предупреждения о чрезвычайных ситуациях, таких как ураганы, отметили в Nature.

DeepMind также опубликовал код и некоммерческие параметры GenCast, стремясь демократизировать исследования в области прогнозирования погоды.

«Это действительно великолепный вклад в открытую науку», — говорит Мэтью Чентри, координатор по машинному обучению в Европейском центре прогнозов погоды среднесрочного действия в Рединге, Великобритания, как сообщает Nature.

«Нам нужно понять, как эти модели работают в условиях самых экстремальных погодных событий», и публикация модели и данных в открытом доступе позволит научному сообществу оценить их, — добавил он.

Доктор Керри Эмануэль, профессор-эмеритус атмосферных наук в MIT, не участвовавший в исследованиях DeepMind, отметил, что GenCast, скорее всего, будет дополнять существующие методы, а не заменять их, как сообщалось в The New York Times.

Каждый тип, по его словам, имеет свои сильные и слабые стороны в предсказании буйства переменных явлений, которые составляют погоду. «Статус-кво не исчезнет,» сказал доктор Эмануэль. «Возможно, их совместная работа окажется наилучшим путем вперед,» сообщило издание The Times

По мере того, как модели ИИ, такие как GenCast, совершенствуются, они обещают более быстрые и точные прогнозы погоды, что дает сообществам возможность принимать более обоснованные решения в условиях экстремальной погоды.