Компания Google DeepMind, специализирующаяся на разработке ИИ-технологий, разработала GraphCast – модель машинного обучения для генерирования прогнозов погоды. Менее чем за 1 минуту она способна выдать прогноз на 10 дней, в 90% случаев превосходя по точности традиционные метеорологические технологии.

По данным DeepMind, GraphCast работает, используя в прогнозировании ряд переменных. Например, располагая информацией о состоянии погоды в текущий момент и за 6 часов до него, ИИ может просчитать, какой погода будет в ближайшие 6 часов. К слову, данная модель уже показала себя на практике. В частности, она спрогнозировала ураган «Ли» и его параметры на момент приближения к Лонг-Айленду в Нью-Йорке за 10 дней до прихода циклона, в то время как обычные инструменты метеорологов выдали ту же информацию значительно позже. По словам экспертов, формирование прогнозов на базе стандартных погодных симуляций занимает больше времени, поскольку традиционные модели учитывают сложные параметры вроде гидроаэродинамики и физики воздушных и водных масс.

Алгоритмы прогнозирования погоды GraphCast не только превосходят традиционные метеорологические технологии по точности предсказания временных рамок и масштабов различных погодных условий, но также могут гораздо более тонко и заблаговременно предвидеть экстремальные погодные явления вроде тропических циклонов и волн экстремальных температур (аномальной жары или морозов) в различных регионах. По словам разработчиков, искусственный интеллект гораздо более гибко реагирует на изменения погодных паттернов, связанных с глобальным потеплением, чем стандартные метеорологические модели. Потому по мере освоения новой актуальной информации его прогнозы будут становиться всё более точными.

По некоторым данным, Google уже рассматривает возможность интеграции детища дочерней компании DeepMind в свои сервисы. Таким образом в компании рассчитывают сделать модель GraphCast или хотя бы базовые функции алгоритма более доступными рядовым пользователям. Стоит отметить, что работа над модернизацией технологий моделирования погоды кипит на многих уровнях. Так, например, NOAA (Национальное управление океанических и атмосферных исследований США) уже не первый год наращивает свои вычислительные мощности, создавая суперкомпьютер для построения более детальных прогнозов погоды и заблаговременного предсказания экстремальных погодных явлений. Одним из главных фокусов NOAA является совершенствование систем прогнозирования числа и интенсивности тропических циклонов и ураганов. Возможно, в будущем метеорологи пополнят список своих профессиональных инструментов ИИ-моделями, которые значительно ускорят построение прогнозов и повысят их точность.