Команда Google DeepMind створила алгоритм машинного навчання GraphCast, який передбачає погоду за набором вихідних даних. Робить це він краще, ніж суперкомп’ютери, що працюють із традиційними моделями.
Як машини передбачають погоду
14 листопада у журналі Science було опубліковано статтю про результати використання штучного інтелекту для прогнозування погоди. Команда Google DeepMind розробила алгоритм машинного навчання під назвою GraphCast і застосувала його для складання передбачення того, що буде впродовж наступних 10 днів.
Комп’ютерний аналіз давно вже застосовується для передбачення погоди. В його основі лежить отримання точних даних про поточний стан атмосфери з великої кількості станцій та зондів. Усі ці дані завантажуються у комп’ютери, які й обробляють їх відповідно до чинних фізичних моделей поведінки атмосфери.
Проблема лише в тому, що такі обчислення потребують величезних потужностей. Тож використовують для них суперкомп’ютери, година роботи яких коштує достатньо дорого. Вчені вважають, що якщо використати замість них нейромережі, то цей процес потребуватиме значно менше обчислювальних ресурсів.
Штучний інтелект чи суперкомп’ютер?
Саме за такою схемою і був створений GraphCast. Як і кожну нейромережу, спочатку її довелося навчати. З цією метою вчені використали спостереження за погодою за останні 38 років. Після цього вони надали їй дані за 2017 рік, зібрані з понад 12 тис. точок спостереження.
Магазин від Universe Space Tech
Комплект журналів Місяць, Сонце та Юпітер & Сатурн
До товаруСвого часу всі вони оброблялися суперкомп’ютером у Європейському центрі середньострокових прогнозів погоди (ECMWF). Отже, прогнози, зроблені для них за традиційними моделями, відомі, й відомо, наскільки точними вони виявилися.
Науковці порівняли те, що видав GraphCast, із цими результатами та дійшли висновку, що вони виявилися точнішими за традиційні моделі принаймні у 90 відсотках випадків, яких загалом було 1300.
Крім того, GraphCast виявився здатним передбачати катастрофічні погодні події, такі як аномальна спека, зливи з утворенням повеней, циклони та шторми. Він зміг їх точно передбачити у 99 відсотках випадків на тестовий період.
Водночас вчені не поспішають говорити про революцію у метеорології. Попри те, як точно GraphCast здатний передбачати погоду, він уявлення не має, що це таке. Просто вдало зіставляє вихідні дані з наслідками.
Використовувати його прогнози для розуміння фізичних процесів в атмосфері просто неможливо. Тому вчені передбачають, що принаймні в найближчі кілька років від суперкомп’ютерів для прогнозу погоди ніхто відмовлятися не збирається.
За матеріалами www.space.com
Тільки найцікавіші новини та факти у нашому Telegram-каналі!
Долучайтеся: https://t.me/ustmagazine
