Google DeepMind представил GenCast — новую ИИ-модель, которая показала результаты превосходящие традиционную методологию, пишет digitalbusiness.kz по материалам technologyreview.
Первые результаты
В тестах, проведенных на данных 2019 года, GenCast показала большую точность, чем одна из ведущих мировых моделей прогнозирования — система ENS, управляемая Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF). Исследование, опубликованное в журнале Nature, подтверждает этот успех.
Время еще не пришло
Успешные тесты не означают, что ИИ вскоре полностью заменит синоптиков. На первой стадии GenCast скорее дополнит существующие инструменты, помогая более точно предсказывать погоду и предупреждать о штормах. В анализе погоды есть множество погрешностей и множество нюансов, которые искусственному интеллекту пока неподвластны.
Как работает GenCast?
GenCast использует машинное обучение на данных о погоде с 1979 по 2018 годы. Он анализирует эти данные, выявляя закономерности за четыре десятилетия и предсказывая будущие явления. В отличие от традиционных моделей, таких как ENS, которые решают сложные уравнения для моделирования физики атмосферы с помощью суперкомпьютеров, GenCast учится на исторических данных и работает с возможными сценариями. Примечательно, что GenCast на 12 часов опережал ENS в прогнозах тропических циклонов, а также лучше прогнозировал экстремальные погодные явления.
Анализ, а не прогноз
GenCast сегодня — это великолепный анализатор погоды. Модель больше напоминает опытного сотрудника, который проработав на посту десятилетия, научился попадать в яблочко. Однако, такие прогнозы основаны лишь на опыте, а не на данных получаемых в реальном времени.