Google представила новую модель искусственного интеллекта GenCast, которая устанавливает новый стандарт в прогнозировании погоды. Разработанная командой DeepMind, эта технология превосходит существующие системы, включая Европейскую систему среднесрочных прогнозов (ENS), которая считается одной из самых точных в мире. Исследование, опубликованное в журнале Nature, показало, что GenCast обеспечивает более точные прогнозы в 97,2% случаев при сравнении с ENS на данных за 2019 год.
В отличие от предыдущей версии, которая предлагала один единственный сценарий развития событий, GenCast использует ансамблевый подход и генерирует более 50 различных вариантов. Специалисты могут составить ясное представление о том, как могут развиваться погодные условия в будущем, а также оценить возможные риски и неопределённости.
GenCast построена на диффузионной модели – технологии, которая уже применяется для создания изображений, видео и музыки. Однако её ключевая особенность – адаптация к сферической форме Земли. Модель обучалась на 40-летнем архиве данных ERA5. Он включает такие параметры, как температура, скорость ветра и давление на разных высотах. Благодаря высокому разрешению прогнозов (0,25°) GenCast позволяет детально анализировать изменения в атмосфере.
Для проверки точности GenCast обучили на данных до 2018 года, а затем протестировали на данных за 2019 год. В ходе экспериментов модель продемонстрировала превосходство над ENS в 1320 различных комбинациях прогнозов, которые включали разные переменные и временные интервалы. Особенно заметное преимущество наблюдалось при прогнозах на срок более 36 часов: там точность GenCast достигла 99,8%.
Одна из главных сильных сторон модели – её способность прогнозировать экстремальные погодные явления. Например, аномальную жару, ураганы или сильные ветра. В случае с тайфуном Хагибис GenCast создала точную схему его траектории за 7, 5, 3 и 1 день до выхода на сушу. Чем ближе было событие, тем точнее становились предсказания.
GenCast составляет 15-дневный прогноз всего за 8 минут на одном процессоре TPU v5 от Google Cloud. Традиционные же физические модели вроде ENS требуют нескольких часов работы суперкомпьютера с тысячами процессоров.
Точность играет решающую роль в предотвращении последствий климатических катастроф. От своевременной эвакуации до планирования энергетики: новейшие технологии жизненно необходимы, чтобы минимизировать риски и затраты.
Google делает GenCast доступной для всего научного сообщества. Её код и данные уже опубликованы. По задумке создателей, технология должна ускорить исследования в климатологии и улучшить глобальное понимание погодных процессов. В ближайшее время реальные и исторические прогнозы GenCast будут доступны всем желающим.
GenCast уже применяется в продуктах Google, таких как Search и Maps. Компания активно сотрудничает с метеорологическими агентствами. Модель также открывает новые возможности для энергетики, сельского хозяйства и предотвращения стихийных бедствий.