Google DeepMind утверждает, что прогнозы, подготовленные с использованием методов машинного обучения, будут более точными, чем прогнозы, подготовленные с использованием традиционных методов. Они также будут создаваться быстро без необходимости использования больших вычислительных мощностей.
В журнале «Наука» описали работу модели GraphCast, которая на обычном персональном компьютере способна подготовить более точный прогноз в течение минуты, чем традиционно используемые методы, требующие нескольких часов работы суперкомпьютера.
Синоптики уже давно используют компьютеры в своей работе. Текущие прогнозы основаны на математических моделях, использующих данные, собираемые на постоянной основе, формулы, описывающие физические явления, происходящие в атмосфере, и вычислительные мощности суперкомпьютеров для предсказания того, что произойдет.
Этот метод подлежит постоянному совершенствованию, но требует достаточно много времени. Искусственный интеллект должен работать по-другому. Впитав все доступные данные о погоде за последние несколько десятилетий, предполагается искать сходства и на основе того, что происходило в прошлом, прогнозировать, что произойдет в ближайшее время.
Более того, он может даже обнаружить закономерности, о которых метеорологи даже не догадываются. По всему миру создается множество моделей искусственного интеллекта, способных прогнозировать погоду. GraphCast кажется наиболее точным на данный момент.
В журнале «Наука» описали работу модели GraphCast, которая на обычном персональном компьютере способна подготовить более точный прогноз в течение минуты, чем традиционно используемые методы, требующие нескольких часов работы суперкомпьютера.
Синоптики уже давно используют компьютеры в своей работе. Текущие прогнозы основаны на математических моделях, использующих данные, собираемые на постоянной основе, формулы, описывающие физические явления, происходящие в атмосфере, и вычислительные мощности суперкомпьютеров для предсказания того, что произойдет.
Этот метод подлежит постоянному совершенствованию, но требует достаточно много времени. Искусственный интеллект должен работать по-другому. Впитав все доступные данные о погоде за последние несколько десятилетий, предполагается искать сходства и на основе того, что происходило в прошлом, прогнозировать, что произойдет в ближайшее время.
Более того, он может даже обнаружить закономерности, о которых метеорологи даже не догадываются. По всему миру создается множество моделей искусственного интеллекта, способных прогнозировать погоду. GraphCast кажется наиболее точным на данный момент.
Поделитесь в соцсетях:
