В следующий раз, когда вы закатите глаза на ошибочный прогноз погоды, просто помните, что предсказание погоды — одна из самых сложных проблем в науке. Теперь Google заставил искусственный интеллект работать метеорологом и показал, что всего за одну минуту на одной машине он может делать точные прогнозы на срок до 10 дней вперед — задача, на решение которой обычно уходит комната, полная суперкомпьютеров.
Знаменитый эффект бабочки утверждает, что на то, начнётся шторм или нет, может повлиять что-то такое маленькое, как взмах крыльев бабочки в другой части мира. Задача прогнозистов погоды состоит в том, чтобы превратить всех этих пресловутых бабочек в точные модели, которые подскажут вам, стоит ли вам планировать пикник в следующую субботу.
Для этого используется так называемый Численный прогноз погоды (ЧПП), который использует текущие наблюдения за погодой по всему миру в качестве входных данных и обрабатывает их через сложные физические уравнения, выполняемые на суперкомпьютерах. Но теперь Google представила систему искусственного интеллекта (ИИ) под названием GraphCast, которая может обрабатывать цифры гораздо быстрее и на менее мощном оборудовании.
Этот ИИ был обучен на данных повторного анализа погоды за 40 лет, собранных с помощью спутниковых изображений, радаров и метеостанций. GraphCast измеряет состояние погоды шесть часов назад и текущее состояние, а затем использует свой кладезь данных для прогнозирования состояния погоды на шесть часов позже. Исходя из этого, он может прогнозировать будущее с шагом в шесть часов, чтобы построить прогноз на срок до 10 дней.
GraphCast делает это по более чем миллиону точек сетки вокруг поверхности Земли, каждая из которых имеет величину 0,25 градуса по долготе и широте. В каждой из этих точек модель учитывает пять переменных – таких как температура, давление, влажность, скорость и направление ветра – на поверхности и шесть в атмосфере на 37 различных высотах.
В ходе испытаний GraphCast, работающий на одном компьютере Google TPU v4, сравнивался с текущим золотым стандартом прогнозирования погоды — системой моделирования под названием High Definition Forecast (HRES), работающей на суперкомпьютерах. GraphCast мог делать 10-дневные прогнозы менее чем за минуту и был более точен, чем HRES, в 90% тестовых переменных и времени выполнения прогноза. Когда модели были сосредоточены на тропосфере — самом нижнем слое атмосферы, где точные прогнозы наиболее полезны и применимы в повседневной жизни, — GraphCast превосходил HRES в 99,7% случаев.
Еще более впечатляюще то, что GraphCast продемонстрировал способность выявлять суровые погодные явления раньше, чем HRES, даже несмотря на то, что он не был специально обучен этому. В одном из реальных примеров ИИ точно предсказал, где ураган обрушится на берег, за девять дней до этого, в то время как традиционные прогнозы могли подтвердить это только на шесть дней вперед.
Google заявляет, что код GraphCast имеет открытый исходный код, что позволяет ученым всего мира экспериментировать с ним и включать его в повседневные прогнозы погоды. Такая обработка чисел кажется идеальной работой для ИИ, поэтому они могут оставить искусство и письмо нам, людям.
Исследование было опубликовано в журнале Science.
Источник: Google.
