Прогнозирование искусственного интеллекта Google DeepMind превосходит модель «золотого стандарта»

Никто не может полностью предсказать, где искусственный интеллект промышленность забирая всех, но, по крайней мере, ИИ готов достоверно сказать вам, какая будет погода, когда вы туда доберетесь. (Относительно.) Согласно статье, опубликованной 14 ноября в Наукановая программа 10-дневного прогнозирования климата на базе искусственного интеллекта под названием ГрафКаст уже почти каждый раз превосходит существующие инструменты прогнозирования. Технология с открытым исходным кодом даже обещает выявить и составить график потенциально опасные погодные явления— и все это при использовании лишь части вычислительной мощности системы «золотого стандарта».

«Прогнозирование погоды — одно из старейших и наиболее сложных научных направлений», — сказал член команды GraphCast Реми Лам. в заявлении во вторник. «Прогнозы средней дальности важны для поддержки принятия ключевых решений во всех секторах, от возобновляемых источников энергии до логистики мероприятий, но их трудно делать точно и эффективно».

[Related: Listen to ‘Now and Then’ by The Beatles, a ‘new’ song recorded using AI.]

Разработан Ламом и его коллегами из Гугл ДипМайндGraphCast, исследовательское подразделение технологической компании в области искусственного интеллекта, обучается на основе десятилетий исторической информации о погоде, а также примерно 40 лет повторного анализа со спутников, метеостанций и радаров. Это резко контрастирует с тем, что известно как числовой прогноз погоды (NWP) модели, которые традиционно используют огромные объемы данных, касающихся термодинамики, гидродинамики и других наук об атмосфере. Все эти данные требуют мощных вычислительных мощностей, которые сами по себе требуют интенсивной и дорогостоящей энергии для обработки всех этих чисел. Вдобавок ко всему, ЧПП работают медленно: сотням машин на суперкомпьютере требуются часы для создания 10-дневных прогнозов.

GraphCast, тем временем, предлагает высокоточные прогнозы климата средней дальности менее чем за минуту, и все это с помощью всего лишь одного из машинного обучения Google на базе искусственного интеллекта. тензорный процессор (ТПУ) машины.

Во время всесторонней оценки производительности по сравнению со стандартной отраслевой системой NWP — прогнозом высокого разрешения (HRES) — GraphCast оказался более точным в более чем 90 процентах тестов. Ограничив область применения только тропосферой Земли, самой нижней частью атмосферы, где происходят наиболее заметные погодные явления, GraphCast превзошел HRES в поразительных 99,7 процентах тестовых переменных. Команда Google DeepMind была особенно впечатлена способностью новой программы обнаруживать опасные погодные явления, не проходя никакого обучения по их поиску. Загрузив алгоритм отслеживания ураганов и внедрив его в существующие параметры GraphCast, программа на базе искусственного интеллекта сразу же смогла более точно идентифицировать и предсказать путь ураганов.

В сентябре GraphCast дебютировал публично благодаря организации HRES, Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП). За это время GraphCast точно предсказал Ураган Лиего траектория на девять дней опережает его выход на берег в Новой Шотландии. Существующие программы прогнозирования оказались не только менее точными, но и определили пункт назначения Ли в Новой Шотландии только на шесть дней вперед.

[Related: Atlantic hurricanes are getting stronger faster than they did 40 years ago.]

«Первопроходческое использование искусственного интеллекта в прогнозировании погоды принесет пользу миллиардам людей в их повседневной жизни», Лам написал во вторник, который отмечает потенциальную жизненно важную важность GraphCast на фоне растущей разрушительные события вытекающие из климатический коллапс.

«[P]предсказание экстремальных температур приобретает все большее значение в нашем потеплеющем мире», — продолжил Лам. «GraphCast может определить, когда жара превысит исторические максимальные температуры для любого данного места на Земле. Это особенно полезно для прогнозирования аномальной жары, разрушительных и опасных явлений, которые становятся все более распространенными».

GraphCast от Google DeepMind уже доступен через его кодирование с открытым исходным кодоми ЕЦСПП планирует продолжать экспериментировать с интеграцией системы на базе искусственного интеллекта в свои будущие усилия по прогнозированию.