Лондонская лаборатория искусственного интеллекта Google DeepMind разработала систему под названием GraphCast, которая составляет самые точные в мире прогнозы погоды на десять дней.
GraphCast превзошла по точности прогноза систему Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ЕЦСПП). В рамках исследования, опубликованного в журнале Science, новая нейросеть сумела выдать более точный прогноз на 90% из 1380 проверявшихся параметров, включая температуру, давление, скорость и направление ветра, а также влажность. Кроме того, что самое главное, GraphCast значительно превзошла конкурента в прогнозировании экстремальных природных явлений. Нейросеть делает это гораздо быстрее традиционной системы прогнозирования.
Действующая версия GraphCast размещена на сайте ЕЦСПП. В сентябре она за девять дней предсказала, что на побережье Новой Шотландии (Канада) обрушится ураган «Ли», а традиционные средства прогнозирования установили это лишь за шесть дней. Кроме того, они оказались менее точными в аспекте времени и места выхода стихии на берег.
Традиционные методы составления прогнозов погоды основаны на сложных физических уравнениях — они переводятся в алгоритмы, которые обрабатываются суперкомпьютерами. Этот процесс требует специальных знаний и огромных вычислительных ресурсов. Модель GraphCast сочетает алгоритмы машинного обучения и графовые нейросети — архитектуру для обработки пространственно структурированных данных. Для изучения причинно-следственных связей систему обучили на массиве метеорологической информации за 40 лет.
«GraphCast предсказывает сотни погодных переменных на десять дней с разрешением 0,25° по всему миру менее чем за одну минуту», — говорится в исследовании.
Однако нейросеть все еще отстает от традиционных моделей в некоторых областях, таких как осадки, и метеорологам придется использовать традиционные модели наряду с моделями машинного обучения для более точных прогнозов.
