Среда, 15 ноября 2023 | 12:40
Лондонская лаборатория искусственного интеллекта Google DeepMind разработала систему, которая, по словам авторов проекта, составляет самые точные в мире прогнозы погоды на десять дней. Модель получила название GraphCast — она работает быстрее и точнее погодного симулятора HRES (High-Resolution Forecast), который считается отраслевым стандартом.
Источник изображения: deepmind.google
Данные GraphCast были проанализированы экспертами Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП) — межправительственной организацией, которая составляет HRES. Действующая версия GraphCast размещена на сайте ЕЦСПП. В сентябре она за девять дней предсказала, что на побережье Новой Шотландии (Канада) обрушится ураган «Ли», а традиционные средства прогнозирования установили это лишь за шесть дней. Кроме того, они оказались менее точными в аспекте времени и места выхода стихии на берег.
GraphCast способна идентифицировать опасные погодные явления, даже не будучи обученной их находить. С интеграцией простого средства отслеживания циклонов модель прогнозирует их движение более точно, чем метод HRES. Учитывая, что климат становится всё более непредсказуемым, своевременность и точность прогнозов окажется критической при планировании мероприятий перед лицом угрозы стихийных бедствий.
Традиционные методы составления прогнозов погоды основаны на сложных физических уравнениях — они переводятся в алгоритмы, которые обрабатываются суперкомпьютерами. Это кропотливый процесс, который требует специальных знаний и огромных вычислительных ресурсов. Модель GraphCast сочетает алгоритмы машинного обучения и графовые нейросети — архитектуру для обработки пространственно структурированных данных. Для изучения причинно-следственных связей систему обучили на массиве метеорологической информации за 40 лет: ЕЦСПП предоставил данные мониторинга со спутников, радаров и метеостанций. Алгоритм, впрочем, не пренебрегает и традиционными подходами: когда в наблюдениях обнаруживаются пробелы, они восполняются за счёт физических методов прогнозирования.
Источник изображения: charts.ecmwf.int
GraphCast составляет прогнозы в разрешении 0,25° широты и долготы. Иными словами, Земля разбита на миллион участков, по каждому из которых готовится прогноз с пятью переменными на земной поверхности и шести атмосферными показателями, которые охватывают атмосферу планеты в трёх измерениях на 37 уровнях. Переменные включают в себя показатели температуры, ветра, влажности, осадков и давления на уровне моря. Учитывается также геопотенциал — гравитационная потенциальная энергия на единицу массы в указанной точке относительно уровня моря. В ходе испытаний модель GraphCast на 90 % превзошла самые точные детерминированные системы для 1380 тестовых объектов. В тропосфере — нижнем слое атмосферы — прогнозы GraphCast оказалась точнее HRES по 99,7 % тестовых переменных. При этом модель демонстрирует высокую эффективность: прогноз на десять дней выполняется менее чем за минуту на одной машине Google TPU v4, тогда как традиционный подход требует нескольких часов работы суперкомпьютера с сотнями машин.
Несмотря на внушительные результаты, разработка GraphCast ещё не завершена: модель достаточно точно оценивает движение циклонов, но пока уступает традиционным методам в составлении их характеристик. Не исключено, что модель будет совершенствоваться и по другим аспектам, что только повысит её точность. Google DeepMind предлагает всем желающим присоединяться к проекту — разработчик опубликовал исходный код модели.
Для того что бы оставлять комментарии, авторизуйтесь .
ср, 6 декабря 2023 | 13:23
ср, 6 декабря 2023 | 13:21
ср, 6 декабря 2023 | 13:10
ср, 6 декабря 2023 | 13:23 Технологии
ср, 6 декабря 2023 | 13:21 Технологии
ср, 6 декабря 2023 | 13:15 Игры
ср, 6 декабря 2023 | 13:23 Технологии
ср, 6 декабря 2023 | 13:21 Технологии
ср, 6 декабря 2023 | 13:15 Игры
ср, 6 декабря 2023 | 13:10 Технологии
ср, 6 декабря 2023 | 13:00 Игры
ср, 6 декабря 2023 | 12:53 Технологии
ср, 6 декабря 2023 | 12:50 Экономика
ср, 17 мая 2023 | 12:15 Технологии
сб, 4 февраля 2023 | 09:22 Политика
пт, 3 февраля 2023 | 19:04 Технологии
пт, 3 февраля 2023 | 11:10 Проишествия