Google представила модель искусственного интеллекта ВеатерНекст 3 как новый этап в метеорологии

Специалисты Google DeepMind и Google Ресеарч представили новую модель искусственного интеллекта, которая кардинально меняет процесс прогнозирования погоды. Технология под названием ВеатерНекст 3 позволяет более точно отслеживать атмосферные изменения и чаще прогнозировать их динамику. Эта новинка является очередной волной масштабных перемен в метеорологии, основанных на технологиях глубокого обучения. Об этом сообщает Techcrunch.ком сообщает .

Согласно данным иксбт.ком и TechCrunch, Google начнет интегрировать эту модель в прогнозы погоды в своей поисковой системе, Google Maps и приложениях Gemini. Она также станет доступна обычным пользователям и исследователям через облачные платформы Google. Главный инженер Google Самир Мерчант отметил, что это первый случай, когда ключевые переменные напрямую поддерживают продукты компании.

Превосходство искусственного интеллекта над традиционными суперкомпьютерами

В настоящее время большинство прогнозов погоды создаются государственными суперкомпьютерами путем обработки математических уравнений, описывающих законы физики. Хотя эти системы точны, они очень дороги и работают относительно медленно. После того как Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ЭКМВФ) в 2018 году предоставил данные за более чем полвека, исследователи ИИ начали обучать модели, которые предсказывают погоду быстрее и с той же точностью, что и государственные инструменты.

Ведущий менеджер по исследованиям DeepMind Ферран Алет утверждает, что погода крайне хаотична, и даже небольшие отклонения могут привести к значительным изменениям. Машинное обучение изучает аппроксимированную физику в условиях неполных данных и ограниченных вычислительных мощностей, формируя закономерности из огромных массивов информации. Модель ВеатерНекст 3 показала самый точный результат среди ведущих конкурентов при тестировании на сравнительном инструменте Оператионал ВеатерБенч, созданном стартапом Бригхтбанд.

Технологические улучшения и новые возможности

Новая модель превзошла модели глубокого обучения от таких организаций, как Microsoft, NVIDIA и ЭКМВФ, а также традиционные прогнозы Национальной метеорологической службы США в анализе температуры, скорости ветра и влажности. Ранее в прогнозировании погоды с помощью ИИ существовало три основные проблемы: охват широкой территории (15-25 квадратных километров), трудности с определением осадков и зависимость от данных государственных ведомств.

Модель ВеатерНекст 3 решает все три проблемы. Исследователи отмечают, что она способна делать прогнозы с точностью до 5 километров по ключевым переменным. Оценка осадков улучшилась на 60 процентов по сравнению с моделью ВеатерНекст 2, а прогнозы теперь предоставляются не каждые шесть часов, а ежечасно. Это было достигнуто благодаря тому, что модель имеет в 2,4 раза больше параметров, чем предыдущая, а цели для декодеров были точно настроены.