GenCast от Google превосходит традиционные модели прогнозирования погоды

Исследователи из Google DeepMind разработали GenCast, новый инструмент ИИ, который предсказывает погоду более точно, чем текущие модели, как показано в недавнем исследовании, опубликованном в журнале Nature.

GenCast отличается от традиционных методов прогнозирования, которые полагаются на математические уравнения с 1920-х годов. Вместо этого он использует методы машинного обучения, обученные на 40-летних метеорологических данных, чтобы генерировать прогнозы на 15 дней для 80 локаций всего за 8 минут.

В тестах против Европейского центра среднесрочных метеорологических прогнозов GenCast превзошел традиционные модели в 97,2% из 1320 прогнозов. Его возможности распространяются на прогнозирование экстремальных погодных явлений и предсказание выработки энергии от ветра, что делает его значительным достижением в борьбе с изменением климата и планировании возобновляемых источников энергии.

Несмотря на свой успех, GenCast работает с разрешением 0,25 градуса, что менее точно, чем некоторые существующие модели. Тем не менее, он вводит диффузионную модель, которая может генерировать вероятностные прогнозы, улучшая его способность предсказывать экстремальные погодные сценарии.

Вы нашли ошибку или неточность?

Мы учтем ваши комментарии как можно скорее.