Cercetători de la Google au creat un model computerizat de prognoză a vremii care, utilizând cele mai noi tehnologii de AI, a dat rezultate de acuratețe foarte mare, cu costuri mai mici și cu rapiditate crescută. Crearea acestui model a necesitat investiții de sute de milioane de dolari, însă primele rezultate sunt mult peste așteptări, chiar și la prevederea unor fenomene severe.
Un studiu publicat în revista Science arată că acest model are acuratețe crescută atât la prognozele de zi cu zi, cât și la prognozarea unor evenimente extreme, cum ar fi uraganele sau valurile intense de căldură.
Acest nou model bazat pe tehnologii de AI pare a fi mai eficient decât standardele globale, cum ar fi modelul american și cel european.
Acest nou model al Google este antrenat să recunoască tendințe pornind de la cantități uriașe de date climatice istorice și apoi generează prognoze, pornind de la condițiile actuale de vreme și aplicând peste acestea ce a rezultat din analizarea datelor istorice.
Divizia DeepMind de la Google a dezvoltat acest model pe care l-a testat prin prognozarea traseului pe care l-a avut uraganul Lee și a izbutit o prognoză exactă cu nouă zile înainte, față de șase zile înainte, cât au reușit modelele standard de prognoză.
Modelul denumit GraphCast a fost „antrenat” pe date istorice din ultimii 40 de ani și poate face prognoză pentru următoarele zece zile, la intervale de șase ore, pentru diverse locuri din lumea întreagă. Comparația oferită de cercetători este că îi ia un minut pentru prognoze unui computer de dimensiunea unei cutii mici, în timp ce modelelor tradiționale le ia cel puțin o oră, folosindu-se de un supercomputer cât un autobuz.
Modelele climatice de AI au atras în ultimul an atenția autorităților din mai multe țări, dat fiind că sunt tot mai performante și pot obține rezultate foarte bune cu costuri mult mai mici decât modelele standard.
Aceste noi modele de AI au încă o serie de limitări, însă merită urmărită evoluția lor.
Articolul din Science are titlul Learning skillful medium-range global weather forecasting
Sursa: Washington Post, Wired
2
2
