Штучний інтелект навчився робити прогноз погоди краще за вчених

Програма GraphCast від дослідників DeepMind перевершила традиційну європейську систему прогнозування погоди на 99% під час 12 000 вимірювань.

ШІ-модель запускається з настільного комп’ютера і робить точні прогнози всього за кілька хвилин — тоді як найпотужніші традиційні метеорологічні інструменти працюють годинами, зазначається у статті Nature.

«Наразі GraphCast лідирує в перегонах серед моделей погодного штучного інтелекту», — вважає Адітія Гровер із Каліфорнійського університету в Лос-Анджелесі.

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

Альтернативні інструменти з ШІ вже розробили кілька відомих технологічних компаній, зокрема DeepMind, виробник комп’ютерних мікросхем NVIDIA, китайська технологічна компанія Huawei, а також низка стартапів, таких як Atmo з Берклі, Каліфорнія. Штучний інтелект працює в 1000−10 000 разів швидше за звичайні моделі NWP, залишаючи більше часу для інтерпретації та передачі прогнозів.

Погодна модель Pangu від Huawei — найпотужніший конкурент стандартної системи NWP Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF) у Редінзі, Великій Британії, 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 до 2017 року, щоб вона могла запам’ятати зв’язки між погодними змінними, такими як атмосферний тиск, вітер, температура і вологість.

У DeepMind виявили, що GraphCast також може використовувати глобальні прогнози погоди з 2018 року, щоб зробити прогнози на 10 днів вперед менш ніж за хвилину. А прогнози виходять точнішими, ніж система прогнозування з високою роздільною здатністю (HRES) — одна з версій NWP, якій для прогнозу потрібні години.

Незабаром GraphCast або принаймні основа алгоритму штучного інтелекту, що забезпечує прогнози, може з’явитися в більш масових сервісах. За даними Wired, Google вже може цікавитися тим, як інтегрувати модель у свої продукти.