Искусственный интеллект Google превзошел суперкомпьютеры в быстром и точном прогнозе погоды

Предсказание погоды — одна из самых сложных проблем в науке. Теперь Google заставил ИИ (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, для решения которой обычно требуется большой суперкомпьютер.

Знаменитый эффект бабочки утверждает, что на то, начнется шторм или нет, может повлиять что-то очень маленькое, например взмах крыльев бабочки в другой части мира.

Задача специалистов по прогнозу погоды состоит в том, чтобы превратить всех этих пресловутых бабочек в точные модели, которые подскажут нам, стоит ли планировать прогулку в следующую субботу.

Для этого используется так называемое численное прогнозирование погоды (ЧПП), которое 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 представил систему искусственного интеллекта под названием GraphCast, которая может обрабатывать информацию 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 для более чем миллиона точек сетки вокруг поверхности Земли, каждая из которых имеет длину 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 смог 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, тогда как традиционные прогнозы могли подтвердить это только на шесть дней вперед.

Google заявляет, что GraphCast имеет открытый исходный код, что позволяет ученым всего мира экспериментировать с ним и включать его в повседневные прогнозы погоды.

Исследование было опубликовано в журнале Science.