Google представил сервис с самым точным прогнозом погоды на 10 дней

Специалисты из лондонской лаборатории Google DeepMind представили GraphCast — технологию на базе ИИ, которая за минуту может составить прогноз погоды на 10 дней вперед с высочайшей точностью.

HRES (High-Resolution Forecast) является всемирно признанным отраслевым стандартом системы прогнозирования погоды. Его используют последние 10 лет, однако новый GraphCast от Google лучше HRES во всем.

Так, нейросети удалось предсказать обрушение урагана «Ли» на Новую Шотландию за 10 дней до события. С помощью HRES это удалось сделать за 6 дней, то есть на 4 дня позже, при этом HRES показал более неточные данные времени и места начала урагана.

Другие плюсы ИИ-предсказателя погоды GraphCast:

Нейросеть не требует обучения
Алгоритмы подстраиваются под быстро меняющиеся условия и непредсказуемый климат
Не требует монструозных вычислительных мощностей

Для сравнения, на 10-дневный прогноз у GraphCast уходит всего 60 секунд. Другие метеорологические системы справятся с 10-дневным прогнозом лишь за несколько часов, при этом система будет работать только на мощном суперкомпьютере.

Для эксперимента Google запустила бесплатный онлайн-сервис, в котором их нейросеть прогнозирует скорость ветра по всему миру. Воспользоваться им можно в браузере — переходите по ссылке.

Пользователи могут выбрать нужный регион и дату. ИИ быстро проанализирует данные и представит карту, на которой будут видны данные о скорости ветра в заданном регионе.

На создание ИИ-сервиса Google подтолкнули появившиеся проблемы, связанные с глобальным потеплением и общим состоянием экологии в мире. В последнее время становится все труднее просчитать метеорологические условия даже на пару дней вперед из-за быстро меняющихся условий и устаревших технологий.

В будущем Google может запустить другие аналогичные сервисы на базе ИИ, которые будут прогнозировать температуру, влажность и другие метеорологические данные. Научная работа о работе «предсказателя» GraphCast опубликована в газете Science.