Корпорация Google запустила модель искусственного интеллекта GraphCast для более быстрого и точного глобального прогнозирования погоды. Она позволяет всего за одну минуту получить глобальный прогноз на 10 дней с беспрецедентной точностью.
Прогнозы погоды обычно основаны на численном решении физических уравнений, реализуемом на суперкомпьютерах. Этот подход успешно работает, но требует больших вычислительных мощностей.
Модель же GraphCast — это система прогнозирования погоды, основанная на машинном обучении и графовых нейронных сетях. Вся планета покрыта сеткой через 0,25 градусов долготы и широты, или примерно 28 км х 28 км. Получается более миллиона точек, но для компьютера это не так много. В каждой точке сетки модель требует пяти параметров: температуру, скорость и направление ветра, давление и влажность на 37 разных высотах над уровнем моря. То есть нужно знать их текущие значения и 6 часов назад. Затем модель предсказывает погоду на 6 часов вперед и далее с шагом 6 часов сроком до 10 дней.
Хотя обучение GraphCast требовало больших вычислительных затрат (были загружены многолетние исторические данных о погоде для выявления причинной-следственных связей), полученная в результате модель прогнозирования отличается высокой эффективностью. Составление точного прогноза на 10 дней занимает менее минуты на одном компьютере Google TPU v4. Для сравнения, аналогичный прогноз с использованием традиционного подхода может занять часы вычислений на суперкомпьютере с сотнями машин.
Отмечается, что GraphCast является самой точной в мире системой глобального прогнозирования погоды на 10 дней и может предсказывать экстремальные погодные явления на более отдаленное будущее. В сентябре GraphCast спрогнозировал, что через 9 дней на Новую Шотландию (восточная провинция Канады) обрушится ураган. Традиционные же модели показывали неопределенность как по срокам, так и по месту его обрушения на сушу. И только позже стали выдавать результат, который и оказался верным.
Евгений Чернышёв
Источник: https://www.nakanune.ru/