Лондонська лабораторія штучного інтелекту Google DeepMind випереджає галузеві стандарти, представивши свій новаторський інструмент — систему GraphCast для прогнозу погоди.
GraphCast, за словами розробників, забезпечує найточніші прогнози на десять днів у всьому світі. Ця модель виявилася ефективнішою і точнішою порівняно із галузевим стандартом, погодним симулятором HRES.
Розробка використовується для вивчення причинно-наслідкових зв’язків у метеорологічних явищах, базуючись на 40-річному обсязі даних від Європейського центру середньострокових прогнозів погоди. Цей обсяг включає дані від супутників, радарів і метеостанцій.
GraphCast може виявляти небезпечні погодні умови, навіть якщо її не навчали розпізнавати їх. Інтеграція засобу відстеження циклонів дозволяє моделі точніше прогнозувати їхні рухи порівняно з HRES.
У тропосфері, нижньому шарі атмосфери, GraphCast показала точність на 99,7% тестових змінних, перевершуючи HRES. Водночас модель відрізняється великою ефективністю: прогноз на десять днів формується менше, ніж за хвилину на машині Google TPU v4, в той час як традиційний підхід вимагає годин роботи суперкомп’ютера.