Прогнозирането на времето винаги е било огромно предизвикателство, тъй като атмосферата е постоянно променяща се и сложна система, а климатът става все по-нестабилен. Преди няколко десетилетия беше немислимо да се разчита на прогнози за повече от два-три дни напред. В началото на 80-те години точността на петдневните прогнози беше едва около 65%. С течение на времето обаче метеоролозите започнаха да използват повече и по-детайлни данни, по-мощни компютри и по-усъвършенствани модели. Днес точността на петдневните прогнози вече надхвърля 90%.
Този месец обаче се разгръща нова глава в историята на метеорологията благодарение на „GenCast“ — модел на изкуствен интелект, разработен от Google DeepMind, който според експерти бележи повратна точка в прогнозирането на времето. Съгласно проучване, публикувано в престижното списание Nature, системата постига значително по-точни резултати от най-добрите традиционни методи и дори надминава системата на Европейския център за средносрочни прогнози (ECMWF), която е считанa за златен стандарт в областта.
За разлика от традиционните системи, които разчитат на сложни математически уравнения и данни от метеорологични наблюдения в реално време, GenCast използва напълно различен подход. Учените на DeepMind са обучили модела с 40 години исторически данни (от 1979 до 2018 г.), след което са използвали извлечените закономерности, за да прогнозират времето през 2019 г. въз основа на над 1300 комбинации от променливи като температура, валежи, вятър и др.
Резултатите показват, че GenCast дава по-точни прогнози от модела на ECMWF в над 97% от случаите при прогнозиране до 15 дни напред. При краткосрочните прогнози (3-5 дни), точността е с 10 до 30% по-висока, в зависимост от конкретните метеорологични параметри (температура, валежи, вятър и други). Друго съществено предимство на GenCast е скоростта – докато традиционните модели се нуждаят от часове изчисления на суперкомпютри, новата система генерира прогнози за по-малко от 10 минути.
„Това е впечатляващи резултати и голяма стъпка напред“, споделя Питър Дюбен, експерт по машинно обучение и ръководител на отдела за моделиране на земната система в Европейския център за средносрочни прогнози (ECMWF).
Въпреки че GenCast все още не е в експлоатация, екипът на DeepMind планира да направи модела отворен, предоставяйки кода, теглата и базите данни. По думите на Илан Прайс, ръководител на проекта и старши научен сътрудник в DeepMind, „GenCast е готов за реална експлоатация и може да бъде интегриран за използване наред с други традиционни методи“.
Google не е единственият технологичен гигант, разработващ решения за прогнозиране на времето, използващи изкуствен интелект. NVIDIA наскоро представи StormCast и CorrDiff – два генеративни AI модела, предназначени за прогнозиране на екстремни метеорологични условия. Те са част от по-мащабна инициатива, наречена „Earth-2″ – амбициозен проект, описан от компанията като „дигитален климатичен близнак на Земята“, който „комбинира мощта на AI, физически симулации и компютърна графика“. Earth-2 има за цел да създаде виртуално копие на нашата планета, позволявайки симулации и визуализации на климатичните промени в глобален мащаб.
Последвайте ни в социалните мрежи – Facebook, Instagram, X и LinkedIn!
Споделете: