Google запускає GraphCast для покращення глобального прогнозування погоди за допомогою AI Precision
Коротко
Компанія Google Deepmind представила GraphCast, вдосконалену модель штучного інтелекту, яка спрямована на підвищення точності середньострокових прогнозів погоди.
Представлений дослідницький підрозділ Google Deepmind GraphCast, вдосконалена модель штучного інтелекту, яка спрямована на підвищення точності середньострокових прогнозів погоди.
Згідно з даними Google, модель штучного інтелекту GraphCast була навчена на історичних даних про погоду та може передбачати умови до 10 днів наперед. Технологічний гігант стверджує, що штучний інтелект може передбачати погоду точніше та швидше, ніж Прогноз високої роздільної здатності (HRES) за Європейський центр середньострокових прогнозів погоди (ECMWF).
Передбачення погоди є одним із найдавніших і найскладніших наукових напрямків. Середньострокові прогнози підтримують прийняття ключових рішень у різних секторах, від відновлюваної енергетики до логістики подій і прогнозування екстремальних погодних явищ.
Використання ШІ для покращення прогнозування погоди
GraphCast містить такі функції, як прогнозування циклонів, визначення атмосферних річок, пов’язаних із повенями, і прогнозування екстремальних температур. The Можливості, керовані ШІ мають потенціал покращити готовність і врятувати життя.
Традиційні прогнози погоди спираються на Числове передбачення погоди (NWP), трудомісткий процес, який потребує великого досвіду та обчислювальних ресурсів. Комп’ютерні моделі NWP аналізують поточні спостереження за погодою, щоб прогнозувати майбутню погоду.
Результат базується на нещодавніх спостереженнях за погодою, які асимілюються в рамках моделі та використовуються для створення прогнозів температури, опадів і сотень інших метеорологічних елементів від океанів до верхніх шарів атмосфери.
На противагу цьому GraphCast використовує глибоке навчання, використовуючи дані замість фізичних рівнянь для створення прогнозу погоди. Модель має відкритий вихідний код для глобальної користі та вже використовується погодними агентствами, такими як ECMWF.
Вплив ШІ на майбутнє індустрії прогнозування погоди
Завдяки прогнозу високої роздільної здатності, який передбачає п’ять змінних на поверхні Землі та шість змінних в атмосфері в кожній точці сітки, GraphCast стверджує, що є найточнішою у світі 10-денною глобальною системою прогнозування погоди. Важливість моделі також зумовлена її ефективними прогнозами, що займають менше хвилини на одній машині, перевершуючи традиційні підходи за точністю та швидкістю.
Модель продемонструвала чудову продуктивність проти HRES у різних оцінках, демонструючи її глобальний потенціал для вдосконалення прогнозу погоди.
Здатність GraphCast раніше визначати суворі погодні явища, точно прогнозувати рух циклонів і характеризувати атмосферні річки підкреслює його важливість у підвищенні готовності та зменшенні впливу екстремальних погодних умов.
Підхід моделі з відкритим вихідним кодом забезпечує доступність і співпрацю в розширенні можливостей прогнозування погоди, знаменуючи значний крок вперед у з використанням ШІ щоб краще зрозуміти наш клімат і вирішити екологічні проблеми.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Аня — досвідчений ІТ-письменник із пристрастю досліджувати передові теми в індустрії технологій, зокрема генеративний ШІ, Web3 гейміфікація та великі мовні моделі (LLM). Маючи ступінь усного перекладу, вона володіє унікальним поєднанням лінгвістичного досвіду та технічної кмітливості. Її допитливий розум і великий досвід дозволяють їй орієнтуватися в технологічних інноваціях, що постійно розвиваються. Аня присвятила себе розкриттю ідей і тенденцій у різних мовних сегментах Інтернету, вносячи у свою роботу далекоглядну перспективу. Завдяки своїм статтям вона прагне подолати прірву між складними ІТ-концепціями та глобальною аудиторією, роблячи технології доступними та привабливими для читачів у всьому світі.
інші статті
Аня — досвідчений ІТ-письменник із пристрастю досліджувати передові теми в індустрії технологій, зокрема генеративний ШІ, Web3 гейміфікація та великі мовні моделі (LLM). Маючи ступінь усного перекладу, вона володіє унікальним поєднанням лінгвістичного досвіду та технічної кмітливості. Її допитливий розум і великий досвід дозволяють їй орієнтуватися в технологічних інноваціях, що постійно розвиваються. Аня присвятила себе розкриттю ідей і тенденцій у різних мовних сегментах Інтернету, вносячи у свою роботу далекоглядну перспективу. Завдяки своїм статтям вона прагне подолати прірву між складними ІТ-концепціями та глобальною аудиторією, роблячи технології доступними та привабливими для читачів у всьому світі.
