Революция в прогнозирането на времето? AI на Google записа безпрецедентно постижение

Изкуственият интелект за първи път убедително изпревари традиционните методи за прогнозиране на времето в целия свят до 10 дни напред. Това стана възможно благодарение на нов AI модел, успял да демонстрира безпрецедентна точност и бързина.

Става дума за разработения от Google DeepMind (лабораторията за изкуствен интелект на уеб гиганта) модел, наречен GraphCast. Според някои експерти той има потенциала да направи революция в процеса на прогнозиране на времето.

Моделът на изкуствения интелект GraphCast „бележи повратна точка в прогнозирането на времето“, заявиха разработчиците от Google DeepMind в статия, публикувана в списание Science тази седмица.

GraphCast може да прогнозира времето до 10 дни напред „по-точно и много по-бързо от златния стандарт в симулацията на времето в отрасъла – прогнозата с висока резолюция (HRES), изготвяна от Европейския център за средносрочни метеорологични прогнози (ECMWF)“, се казва в публикация на Google DeepMind.

Анализите показват, че GraphCast превъзхожда продукта на ECMWF в 90% от използваните 1380 показателя, сред които температура, налягане, скорост и посока на вятъра, както и влажност на различни нива на атмосферата.

Според разработчиците GraphCast се нуждае от по-малко от 60 секунди, за да създаде 10-дневна прогноза, което го прави много по-бърз от конвенционалния подход, използван от HRES, който според екипа „може да отнеме часове изчисления в суперкомпютър със стотици машини“.

Забележително е, че моделът може да предлага и по-ранни предупреждения за екстремни метеорологични явления и да прогнозира по-точно движението на циклоните. Това дава на властите и жителите повече време да се подготвят за разрушителни бури и шанс за спасяване на човешки животи.

Когато ураганът Лий удари Източна Канада през септември, GraphCast например успя точно да прогнозира, че той ще достигне сушата в Нова Скотия девет дни преди това. За сравнение, традиционните инструменти направиха същата прогноза едва около шест дни предварително.

GraphCast е обучен на базата на четири десетилетия метеорологични данни, което му позволява да научи причинно-следствените връзки зад метеорологичните системи на Земята, казва екипът на DeepMind.

Екипът предоставя кода на модела GraphCast като отворен източник, за да осигури достъп на учените и синоптиците до технологията. Това ще им позволи да я адаптират за специфични метеорологични явления и да я оптимизират за различни части на света. ECMWF вече изпробва модела.

Според екипа моделът „не трябва да се разглежда като заместител на традиционните методи за прогнозиране на времето, които са разработвани в продължение на десетилетия, стриктно тествани в много реални условия и предлагащи много функции, които все още не сме изследвали“. И добавят, че GraphCast „има потенциал да допълни и подобри най-добрите настоящи методи“.

Все пак те вярват, че внедряването на изкуствен интелект за прогнозиране на времето „ще бъде от полза за милиарди хора“, като обясняват, че технологията може да помогне и за по-добро разбиране на по-широките модели на климата.

Надяваме се, че чрез разработване на нови инструменти и ускоряване на научните изследвания AI може да даде възможност на световната общност да се справи с най-големите предизвикателства, свързани с околната среда.“