Прогноз погоди на базі штучного інтелекту GraphCast робить передбачення правильно у 99 %

Програма GraphCast від DeepMind перевершила традиційну європейську систему прогнозування погоди у 99% під час 12 000 вимірювань. ШІ-модель запускається з настільного комп’ютера та робить точні прогнози всього за кілька хвилин — тоді як найпотужніші традиційні метеорологічні інструменти працюють годинами.

Нині для прогнозування погоди у світі використовують так зване чисельне погодне прогнозування (NWP) — підхід, який використовує математичні моделі й дані з буїв, супутників і метеостанцій. Розрахунки досить точно показують, як тепло, повітря та водяна пара рухаються в атмосфері, але такі інструменти досить дорогі та енергомісткі.

Альтернативні інструменти з ШІ вже розробили кілька відомих технологічних компаній, у тому числі DeepMind, виробник комп’ютерних мікросхем NVIDIA, китайська технологічна компанія Huawei, а також низка стартапів, таких як Atmo з Берклі, Каліфорнія.

Штучний інтелект працює у 1000-10 000 разів швидше, ніж звичайні моделі NWP, залишаючи більше часу для інтерпретації та передачі прогнозів. Погодна модель Pangu від Huawei — нині найпотужніший конкурент стандартної системи NWP Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF) у Редінгу, Великобританія, яка забезпечує найкращі у світі метеорологічні прогнози до 15 днів наперед.

Водночас обидва інструменти, здається, вже перевершила GraphCast від DeepMind, яку навчали на даних погоди з 1979 по 2017 рік, аби вона могла запам’ятати зв’язки між погодними змінними, такими як атмосферний тиск, вітер, температура та вологість.

GraphCast виявилася точнішою в 99% прогнозів порівняно з моделлю Huawei. ШІ-моделі можуть покращити певні типи прогнозування погоди, з якими стандартні інструменти не справляються, наприклад, прогноз кількості опадів за кілька годин.