Google DeepMind poate prezice vremea pe 10 zile în doar 60 de secunde

Adaugă-ne ca sursă preferată

Urmărește-ne in Discover

Cercetătorii au dezvăluit că instrumentul de Inteligență Artificială Google DeepMind poate prezice vremea pe 10 zile în 60 de secunde; oamenii de știință susțin că este „un moment de cotitură pentru meteorologie”.

Într-un studiu publicat în revista Science, Remi Lam, cercetător la DeepMind, a declarat că programul este mai rapid și mai precis decât metodele actuale de prognoză meteo și poate identifica cu precizie caracteristici precum presiunea atmosferică, temperatura, umiditatea și vântul cu până la 10 zile în avans.

Prin modelul numit GraphCast, Google DeepMind poate prezice vremea „depășind semnificativ cele mai precise sisteme operaționale deterministe pe 90% dintre cele 1.380 de obiective de verificare”, a spus Lam.

Google DeepMind prezice vremea mai rapid decât metodele convenționale

Prognoza meteorologică s-a bazat timp de decenii pe formule NWP (Numerical Weather Prediction), ecuații complexe bazate pe fizică care acoperă un număr masiv de variabile. Acestă abordare analizează datele colectate de stațiile meteorologice, sateliți și echipamente oceanice pentru a proiecta traiectoriile căldurii, ale aerului și ale vaporilor la nivel global.

Contribuțiile suplimentare de la analiștii experți și actualizarea constantă a algoritmilor contribuie la o prognoză precisă. Cu toate acestea, chiar și cu supercomputere, întregul proces este consumator de timp, de energie și costisitor, punctează Tech Xplore.

DeepMind a îmbunătățit această abordare prin antrenarea modelelor de învățare automată cu date meteorologice din ultimii 39 de ani. Renunțând la ecuațiile bazate pe fizică, rețeaua neurală a lui GraphCast procesează datele istorice la viteze de la 1.000 până la de 10.000 de ori mai mari decât sistemele de prognozare convenționale.

GraphCast a generat, de exemplu, prognoze meteorologice pentru următoarele 10 zile în mai puțin de un minut, pe baza datelor din 2018; metodele convenționale ar fi necesitat ore de calcul. Și rezultatele GraphCast au fost mult mai precise.

Nouă metodă nu va înlocui modelele actuale de prognoză

Modelul a depășit instrumentele convenționale la nivelul troposferei în peste 99% din măsurători și a obținut rezultate mai bune în 90% dintre predicții la toate nivelurile atmosferei.

Chiar dacă GraphCast nu se descurcă mai bine decât abordările actuale în ceea ce privește prognozele foarte locale, cum ar fi șansele de ploaie într-un anumit cartier, el excelează la evenimente meteorologice pe suprafețe mari, cum ar fi ciclonii tropicali, și la variațiile neobișnuite ale temperaturii.

Remi Lam a subliniat că abordarea lor nu ar trebui considerată ca înlocuitor pentru metodele tradiționale de prognoză meteorologică, ci mai degrabă ca o dovadă că Inteligența Artificială poate să le facă față provocărilor problemelor reale de prognoză și are potențialul de a completa și îmbunătăți metodele curente.

Vă recomandăm să citiți și:

Un bărbat a aplicat la 5.000 de joburi folosind Inteligența Artificială. Câte interviuri a obținut?

Rețelele mobile, mai eficiente cu Inteligența Artificială

Inteligența Artificială prezice viitorul Inteligenței Artificiale

Ce se întâmplă după moarte cu toate informațiile pe care oamenii le-au publicat pe Internet?