Google Deepmind i dokładniejsze prognozy pogodowe dzięki sztucznej inteligencji
GraphCast wyprzedził model prognostyczny Europejskiego Centrum Prognoz Średnioterminowych w około 90% testowanych wskaźników, wykorzystując sztuczną inteligencję opracowaną przez Google DeepMind w celu uzyskania bardziej dokładnych prognoz pogody.
Reklama
System ma zdolność „przewidywania ekstremalnych zdarzeń pogodowych w dalszej przyszłości, niż było to wcześniej możliwe”, w tym monitorowania cyklonów i przewidywania wysokich temperatur.
Doskonałe wyniki
DeepMind, spółka zależna od Google, opracowała model sztucznej inteligencji (AI), który może tworzyć dokładne prognozy pogodowe na dziesięć dni w mniej niż minutę, wykorzystując historyczne warunki pogodowe z ostatnich dziesięcioleci.
Badanie opublikowane we wtorek w czasopiśmie Science wykazało, że GraphCast wyprzedził złoty standard model prognostyczny Europejskiego Centrum Prognoz Średnioterminowych w około 90% wskaźników testowanych. Studium wykazało również, że model dobrze radził sobie z przewidywaniem ekstremalnych warunków pogodowych.
Zmieniający się klimat sprawił, że zdarzenia pogodowe stały się bardziej nieprzewidywalne i potencjalnie niszczycielskie, mimo że modele komputerowe od dawna są niezbędne do prognozowania pogody.
Reklama
Zapowiedź przewagi
DeepMind twierdzi, że jego system ma zdolność „przewidywania ekstremalnych zdarzeń pogodowych w dalszej przyszłości, niż było to wcześniej możliwe”, w tym monitorowania ścieżek cyklonów i przewidywania wysokich temperatur. Model sztucznej inteligencji znajduje wzorce na podstawie danych pogodowych z ostatnich kilku lat i bieżących warunków pogodowych.
Reklama
Rémi Lam, naukowiec z DeepMind, powiedział: „GraphCast robi znaczący krok naprzód w dziedzinie sztucznej inteligencji w przewidywaniu pogody, oferując dokładniejsze i wydajniejsze prognozy oraz otwierając ścieżki wspierające podejmowanie decyzji kluczowych dla potrzeb naszych branż i społeczeństw”
Dopełnienie tradycyjnych metod
Zespół DeepMind stwierdził w swoim badaniu, że model, który opracował, nie powinien być postrzegany jako zamiennik konwencjonalnych modeli prognostycznych; raczej powinien być postrzegany jako dowód na to, że systemy prognozowania pogody oparte na sztucznej inteligencji mają „potencjał uzupełnienia i ulepszenia obecnie najlepszych metod”.
źródło: Bloomberg
autor: KZ | 15.11.2023,
tagi: Aktualności, Technologie, Biznes