Google DeepMind a dezvoltat un algoritm de învățare automată despre care susține că poate prezice vremea mai precis decât metodele actuale de prognoză care folosesc supercomputere.
Modelul Google, numit GraphCast, a generat o prognoză pe 10 zile mai precisă decât sistemul de prognoză de înaltă rezoluție (HRES) condus de Centrul European pentru Prognoze Meteorologice pe Interval Mediu (ECMWF) – făcând predicții în câteva minute, mai degrabă decât în ore. Google DeepMind marchează HRES sistemul de simulare a vremii standard de aur.
GraphCast, care poate rula pe un computer desktop, a depășit ECMWF la mai mult de 99% din variabilele meteorologice în 90% din cele 1.300 de regiuni de testare, conform descoperirilor publicate pe 14 noiembrie în jurnal. Ştiinţă.
Dar cercetătorii spun că nu este perfect pentru că rezultatele sunt generate într-o cutie neagră – ceea ce înseamnă că AI nu poate explica cum a găsit un model sau să-și arate funcționarea – și că ar trebui să fie folosit pentru a completa, mai degrabă decât pentru a înlocui instrumentele consacrate.
Legate de: Schimbările climatice înrăutățesc vremea?
Prognoza de astăzi se bazează pe conectarea datelor în modele fizice complexe și pe utilizarea supercalculatoarelor pentru a rula simulări. Precizia acestor predicții se bazează pe detalii granulare din cadrul modelelor și sunt consumatoare de energie și sunt costisitoare de rulat.
Dar modelele meteorologice de învățare automată pot funcționa mai ieftin, deoarece au nevoie de mai puțină putere de calcul și funcționează mai rapid. Pentru noul model AI, cercetătorii au instruit GraphCast pe 38 de ani de citiri meteorologice globale până în 2017. Algoritmul a stabilit modele între variabile precum presiunea aerului, temperatura, vântul și umiditatea pe care nici măcar cercetătorii nu le-au înțeles.
După această instruire, modelul a extrapolat prognozele din estimările meteorologice globale făcute în 2018 pentru a face prognoze pe 10 zile în mai puțin de un minut. Rulând GraphCast alături de prognoza de înaltă rezoluție a ECMWF, care utilizează modele fizice mai convenționale pentru a face predicții, oamenii de știință au descoperit că GraphCast a oferit predicții mai precise pentru mai mult de 90% din cele 12.000 de puncte de date utilizate.
GraphCast poate prezice, de asemenea, evenimente meteorologice extreme, cum ar fi valuri de căldură, perioade de frig și furtuni tropicale, iar atunci când straturile atmosferice superioare ale Pământului au fost îndepărtate pentru a lăsa doar cel mai jos nivel al atmosferei, troposfera, unde evenimentele meteorologice care afectează oamenii sunt proeminente, precizia. a crescut la mai mult de 99%.
„În septembrie, o versiune live a modelului nostru GraphCast, disponibil publicului, desfășurată pe site-ul web al ECMWF, a prezis cu exactitate cu aproximativ nouă zile înainte că uraganul Lee va ajunge în Nova Scoția”, Rémi Laminginer de cercetare la DeepMind, a scris într-o declarație. „Dimpotrivă, prognozele tradiționale au avut o variabilitate mai mare în ceea ce privește locul și când va avea loc aterizarea și s-au blocat doar în Nova Scoția cu aproximativ șase zile înainte”.
În ciuda performanțelor impresionante ale modelului, oamenii de știință nu văd că acesta înlocuiește instrumentele utilizate în prezent în curând. Sunt încă necesare prognoze regulate pentru a verifica și a seta datele de pornire pentru orice predicție și, deoarece algoritmii de învățare automată produc rezultate pe care nu le pot explica, aceștia pot fi predispuși la erori sau „halucinații”.
În schimb, modelele AI ar putea completa alte metode de prognoză și pot genera predicții mai rapide, au spus cercetătorii. De asemenea, pot ajuta oamenii de știință să vadă schimbări ale modelelor climatice de-a lungul timpului și să obțină o imagine mai clară a imaginii de ansamblu.
„Pionierul utilizării inteligenței artificiale în prognoza meteo va aduce beneficii miliarde de oameni în viața lor de zi cu zi. Dar cercetarea noastră mai amplă nu se referă doar la anticiparea vremii, ci este despre înțelegerea tiparelor mai largi ale climei noastre”, a scris Lam. „Prin dezvoltarea de noi instrumente și accelerarea cercetării, sperăm că AI poate da putere comunității globale să abordeze cele mai mari provocări ale noastre de mediu.”