Google представила усовершенствованную модель погоды на базе искусственного интеллекта. Её интегрируют в такие продукты, как поисковик, Gemini и смартфоны Pixel.
«Мы выводим модель из лаборатории и предоставляем пользователям больше возможностей, чем раньше, а также в некотором смысле отказываемся от статуса экспериментального продукта, поскольку уверены, что наши прогнозы действительно весьма эффективны и полезны», — заявил старший директор по исследованиям и устойчивому развитию Google DeepMind Питер Батталья.
Новая модель искусственного интеллекта WeatherNext 2 может генерировать прогнозы в восемь раз быстрее предыдущей модели, а также точнее предсказывает 99,9% переменных, таких как температура или ветер. WeatherNext 2 может выдавать сотни потенциальных результатов, исходя из заданной начальной точки. С использованием одного из TPU-чипов Google прогнозирование занимает менее минуты, в то время как при использовании физических моделей на суперкомпьютере на это обычно уходит несколько часов.
Традиционные модели требуют больших вычислительных ресурсов, поскольку для составления прогнозов они, по сути, пытаются воссоздать сложную физику атмосферы. Модели ИИ, напротив, пытаются выявлять закономерности в исторических данных о погоде, чтобы предсказывать будущие результаты.
Google удалось оптимизировать процесс, используя стратегию, называемую функциональной генеративной сетью (FGN) в WeatherNext 2. Старые модели погоды на основе ИИ требовали многократной обработки для генерации одного прогноза. FGN более эффективны, поскольку они включают шум — или целенаправленную случайность — в модель каждый раз при предоставлении входных данных, что позволяет WeatherNext 2 генерировать множество различных возможных результатов за один шаг. Эти усовершенствования позволяют ИИ делать прогнозы на срок до 15 дней и генерировать их в почасовом режиме.
«Мы обнаружили, что энергетика, сельское хозяйство, транспорт, логистика и клиенты из многих других отраслей весьма заинтересованы в этих почасовых шагах. Это помогает им принимать более точные решения, касающиеся факторов, влияющих на бизнес», — сказал менеджер по продукту Google Research Акиб Уддин.
Помимо добавления WeatherNext 2 в «Карты», поисковик, Gemini и Pixel Weather, Google также предлагает программу раннего доступа для клиентов, заинтересованных в индивидуальном моделировании. Данные прогнозов также доступны в Google Earth Engine для геопространственного анализа и в BigQuery для анализа крупномасштабных данных.
В 2023 году в DeepMind заявили, что ИИ начинает превосходить метеорологов в прогнозировании. Тогда Google анонсировала внедрение программы прогнозирования погоды GraphCast в свои продукты. Инструмент способен прогнозировать погодные переменные в течение 10 дней менее чем за одну минуту.
В том же году Huawei открыла доступ к бесплатной модели искусственного интеллекта для прогнозирования погоды Pangu-Weather. Позднее компания совместно с метеобюро Шэньчжэня запустила региональную ИИ-модель, чьи алгоритмы позволяют делать 5-дневные прогнозы с точностью до 3 км.
IBM же совместно с НАСА выпустила ИИ-модель Prithvi с открытым исходным кодом, предназна��енную для приложений по изучению погоды и климата.
А Microsoft рассказала о своей модели Aurora, которая позволяет прогнозировать атмосферные явления с большей точностью и скоростью, чем традиционные метеорологические подходы.
Источник: habr.com