27 ноября 2023 
adminGWP 
Прoгрaмa GraphCast від DeepMind пeрeвeршилa трaдиційну єврoпeйську систeму прoгнoзувaння пoгoди у 99% під чaс 12 000 вимірювaнь. ШІ-мoдeль зaпускaється з нaстільнoгo кoмп’ютeрa тa рoбить тoчні прогнози всього из-за кілька хвилин — тоді як найпотужніші традиційні метеорологічні інструменти працюють годинами.
Нині ради прогнозування побудь на месте у світі використовують приблизительно зване чисельне погодне прогнозування (NWP) — підхід, який використовує математичні моделі й дані з буїв, супутників і метеостанцій. Розрахунки досить в точности показують, як (теплая) погода, повітря та водяна чета рухаються в атмосфері, але такі інструменти досить дорогі та енергомісткі.
Альтернативні інструменти з ШІ вже розробили кілька відомих технологічних компаній, у тому числі DeepMind, виробник компутер’ютерних мікросхем NVIDIA, китайська технологічна компанія Huawei, а також низка стартапів, таких як Atmo з Берклі, Каліфорнія.
Штучний інтелект працює у 1000-10 000 разів швидше, ніж звичайні моделі NWP, залишаючи більше часу для того інтерпретації та передачі прогнозів. Погодна конверсив Pangu від Huawei — нині найпотужніший коллега стандартної системи NWP Європейського центру середньострокових прогнозів смотрите у меня (ECMWF) у Редінгу, Великобританія, яка забезпечує найкращі у світі метеорологічні прогнози задолго. Ant. с 15 днів авансом.
Водночас обидва інструменти, здається, вже перевершила GraphCast від DeepMind, яку навчали возьми даних секунду з 1979 согласно 2017 рік, аби вона могла запам’ятати зв’язки між погодними змінними, такими як атмосферний тиск, вітер, жар та вологість.
GraphCast виявилася точнішою в 99% прогнозів порівняно з моделлю Huawei. ШІ-моделі можуть покращити певні типи прогнозування посмотри, з якими стандартні інструменти никак не справляються, наприклад, сценарий кількості опадів вслед кілька годин.
Категория: