Ученые демонстрируют прорыв с новым погодным инструментом на основе искусственного интеллекта:инновации-технологии-наука:
В недавней статье в журнале Nature описывается новый инструмент искусственного интеллекта GenCast, разработанный компанией Google, который может значительно превзойти традиционное прогнозирование погоды, что позволит сэкономить деньги и спасти жизни за счет улучшения подготовки к экстремальным погодным явлениям.
GenCast , анонсированная в начале декабря, представляет собой модель машинного обучения, которая может похвастаться «лучшими прогнозами как ежедневной погоды, так и экстремальных явлений», чем существующие системы.
Технология, разработанная компанией DeepMind, принадлежащей Google и базирующейся в Лондоне, повышает точность прогнозирования на срок до 15 дней в будущем — временной интервал, который традиционные модели считают проблематичным.
«Это большое дело», — заявил в интервью The New York Times почетный профессор Массачусетского технологического института Керри Эмануэль .
Газета пояснила, что в 2019 году Эмануэль и его коллеги утверждали, что увеличение срока действия надежных прогнозов с 10 до 15 дней может помочь людям избежать наихудших экстремальных погодных условий и получить «огромные социально-экономические выгоды».
Как подробно описала Times , «хаотическая природа атмосферы Земли» исторически накладывала ограничения на то, насколько далеко в будущее могут заглядывать прогнозисты. GenCast достиг более высокой точности в тестах с использованием исторических данных по сравнению с нынешним стандартом — Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды.
По данным Times, новая модель также «намного уступает» своей предшественнице DeepMind, выпущенной в конце 2023 года. «Как будто мы внесли десятилетия улучшений за один год», — сказал Реми Лам, работавший над обеими моделями.
Еще одно улучшение: GenCast — это «вероятностная» модель, а не «детерминированная», то есть она дает вероятности для результатов, а не просто прогнозы типа «да/нет». В этом разница между прогнозом с процентной вероятностью осадков и прогнозом, который просто дает наилучшее предположение о том, пойдет ли дождь в определенное время и в определенном месте.
GenCast также может использовать меньшие компьютеры и выдавать результаты быстрее, чем обычные методы прогнозирования. Тем не менее, он по-прежнему полагается на традиционную метеорологию. Новый инструмент использует способность ИИ выделять закономерности из данных и создавать что-то новое, но он основан на 40 годах реальных данных и текущих измерениях, сообщает Times.
Лэм указал, что это делает результаты GenCast менее восприимчивыми к некоторым заблуждениям других продуктов ИИ, которые обучаются на хаосе фактов и вымыслов в Интернете. «У нас есть истина на земле», — сказал Лэм Times.
Среди прочих проблем ИИ критиковали за его огромные потребности в энергии. Это становится особенно проблемой, если энергия поступает из источников, которые выделяют удерживающие тепло газы, которые в свою очередь вызывают планетарное потепление и усиливают экстремальные погодные условия.
Однако DeepMind утверждает, что применение этой технологии поможет людям справиться с последствиями изменения погодных условий.
«Погода влияет на всех нас», — говорится в заявлении GenCast . «Поскольку изменение климата приводит к большему количеству экстремальных погодных явлений, точные и надежные прогнозы становятся важнее, чем когда-либо».
«… Рассмотрим тропические циклоны, также известные как ураганы и тайфуны. Получение более точных и заблаговременных предупреждений о том, где они обрушатся на сушу, бесценно».
Исследователи DeepMind подчеркнули, как GenCast может также помочь в области чистой энергетики, например, за счет более точного прогнозирования надежности ветроэнергетики.
Поскольку DeepMind открывает свои модели для общественности, миру, возможно, не придется долго ждать, пока они окажут влияние.
Прогнозисты заинтересованы в использовании модели. Мэтью Чантри, координатор машинного обучения в ECMWF, рассказал Times, что его центр уже внедряет аспекты этой технологии.
«Мы стремимся к взаимодействию с более широким сообществом метеорологов», — написали в своем блоге двое ведущих исследователей DeepMind
. Они признали, что такое сотрудничество «имеет решающее значение для нашей миссии по применению наших моделей на благо человечества».
Прочитайте что такое взгляд в будущее
Читайте ещё статьи из Рубрики: инновации-технологии-наука