Google DeepMind, дочерняя компания американской Google, входящей в Alphabet Inc., представила модель прогнозирования погоды с помощью искусственного интеллекта (ИИ), которая показывает более высокую, чем традиционные методы, точность в прогнозировании погоды на срок до 15 дней и лучше предвидит экстремальные явления.

ИИ-модель GenCast взвешивает вероятность разных сценариев для оценки тенденций широкого спектра, касающихся в том числе ветроэнергетики и движения тропических циклонов.

"GenCast - это диффузионная модель, тип генеративной (создающей контент и используемой, например, в ChatGPT – ИФ-У) модели ИИ, которая лежит в основе последних достижений в области создания изображений, видео и музыки, - говорится в статье, опубликованной на сайте DeepMind. - Однако GenCast отличается от них тем, что адаптирована к сферической геометрии Земли и учится точно генерировать сложное распределение вероятностей будущих погодных сценариев, используя текущее состояние погоды в качестве исходных данных".

"GenCast может быть включена в действующие системы прогнозирования погоды, предлагая ценные сведения, которые помогут принимающим решения лицам лучше понять предстоящие погодные явления и подготовиться к ним", - отметил научный сотрудник DeepMind Илан Прайс.

Обучение модели проходило на основе данных Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF) за 40 лет.

Прогноз GenCast на 15 дней оказался более точным, чем прогноз ECMWF, по 97,2% из 1,32 тыс. переменных, включающих температуру, скорость ветра и влажность, говорится в статье, опубликованной в журнале Nature в среду.

ECMWF назвал разработку GenCast "важной вехой в эволюции прогнозирования погоды". При этом инновационная технология машинного обучения, лежащая в основе GenCast, еще нуждается в проверке на экстремальных погодных явлениях, добавили в ECMWF.

Центр уже интегрировал ключевые компоненты используемого в GenCast подхода в собственную систему ИИ-прогнозирования.