Прогноз погоды давно является важным инструментом в нашей повседневной жизни, помогая нам планировать наши действия и готовиться к различным условиям. Хотя метеорологи сделали значительные успехи в прогнозировании ближайшего будущего, точность существенно снижается после пяти дней. Однако появление искусственного интеллекта (ИИ) открыло новые возможности для улучшения прогнозирования погоды.
Одним из революционных применений ИИ в прогнозировании погоды является GraphCast — проект, разработанный компанией Google DeepMind. Используя последние достижения в области технологии глубокого обучения, GraphCast стремится предоставлять точные прогнозы на десять дней вперед, превосходя стандарт индустрии, установленный Европейским центром среднесрочного прогноза погоды (ECMWF).
В свете увеличения частоты экстремальных погодных явлений мотивацией для создания GraphCast является улучшение предсказания этих явлений. Фактически, по результатам недавнего исследования GraphCast продемонстрировал способность предсказывать сотни погодных переменных по всему миру, достигая большей точности в 90% случаев по сравнению с традиционными моделями, такими как HRES.
Подход GraphCast основан на Графовых Нейронных Сетях (GNN), которые принимают на вход графические данные и используют два последних состояния погоды Земли для прогнозирования. Он предсказывает погодные условия за шесть часов вперед для сетки с разрешением 0.25° широты-долготы, охватывая всю планету. Модель учитывает миллион точек сетки, предсказывая поверхностные переменные, такие как температура, скорость и направление ветра, среднее давление на уровне моря, а также атмосферные переменные, такие как влажность, скорость и направление ветра и температура на 37 уровнях высоты.
Для обеспечения прозрачности и поощрения сотрудничества в научном сообществе GraphCast является проектом с открытым исходным кодом. Предоставляя доступ к модели и базовым данным, надеются, что будут разработаны более продвинутые методы глубокого обучения для улучшения средне- и долгосрочного прогнозирования погоды, особенно в условиях изменения климата и увеличения экстремальных явлений.
ECMWF, признавая необходимость улучшения прогнозов, в настоящее время тестирует GraphCast для оценки его потенциала как основного инструмента прогнозирования погоды для прогнозов среднемасштабного диапазона в Европе. Интегрируя методы, основанные на данных, и сотрудничая с Google DeepMind, ECMWF стремится использовать потенциал ИИ для улучшения анализа погоды.
По мере продвижения технологий искусственного интеллекта становится очевидно, что прогнозирование погоды на основе ИИ постепенно заменит традиционные модели, которые сильно опираются на физические алгоритмы. Ученые теперь могут обучать модели глубокого обучения, используя данные о погоде, что позволяет для непрерывного улучшения и более точных прогнозов на коротких, средних и долгосрочных расстояниях.
Часто задаваемые вопросы (FAQ)
The source of the article is from the blog mgz.com.tw