Прогноз погоды на базе искусственного интеллекта GraphCast делает предсказание правильно в 99%

Программа GraphCast от DeepMind превзошла традиционную европейскую систему прогнозирования погоды в 99% во время 12 000 измерений. ШИ-модель запускается с настольного компьютера и делает точные прогнозы всего за несколько минут, тогда как самые мощные традиционные метеорологические инструменты работают часами.

В настоящее время для прогнозирования погоды в мире используется так называемое численное погодное прогнозирование (NWP) — подход, использующий математические модели и данные из буев, спутников и метеостанций. Расчеты достаточно точно показывают, как тепло, воздух и водяной пар движутся в атмосфере, но такие инструменты достаточно дорогие и энергоемкие.

Альтернативные инструменты из ИИ уже разработали несколько известных технологических компаний, в том числе DeepMind, производитель компьютерных микросхем NVIDIA, китайская технологическая компания Huawei, а также ряд стартапов, таких как Atmo из Беркли, Калифорния.

Искусственный интеллект работает в 1000-10 000 раз быстрее обычных моделей NWP, оставляя больше времени для интерпретации и передачи прогнозов. Погодная модель Pangu от Huawei — самый мощный конкурент стандартной системы NWP Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) в Рединге, Великобритания, которая обеспечивает лучшие в мире метеорологические прогнозы до 15 дней вперед.

В то же время оба инструмента, кажется, уже превзошла GraphCast от DeepMind, которую обучали на данных погоды с 1979 по 2017 год, чтобы она могла запомнить связи между погодными переменными, такими как атмосферное давление, ветер, температура и влажность.

GraphCast оказалась более точной в 99% прогнозов по сравнению с моделью Huawei. ШИ-модели могут улучшить определенные типы прогнозирования погоды, с которыми стандартные инструменты не справляются, например прогноз количества осадков за несколько часов.