DeepMind, компания, специализирующаяся на
искусственном интеллекте и машинном обучении, разработала новую модель, которая
обещает повысить скорость и точность прогнозирования погоды по всему миру.
Традиционное моделирование погоды основывается на
численных методах, используя равномерные сетки для представления земной
поверхности. Однако, это подходит только для прогнозирования погоды в масштабе
сотен километров и неудовлетворительно работает на более мелких масштабах. DeepMind предложил новый подход, основанный на
графических свертках. Вместо использования равномерной сетки, они представляют
земную поверхность в виде графа, где каждый узел представляет регион мира. Это
позволяет модели обнаруживать и анализировать пространственные связи и
зависимости между различными регионами.
В результате DeepMind разработал AI-модель, которая
быстро и точно предсказывает погоду, используя данные о погоде в реальном
времени и исторические данные. Модель позволяет прогнозировать изменения погоды
на разных масштабах, включая более мелкие регионы.
Улучшение точности и скорости прогнозирования погоды
имеет большое значение для различных отраслей, включая сельское хозяйство,
энергетику, авиацию и даже гражданскую безопасность. Более точные и быстрые
прогнозы погоды могут помочь принимать более информированные решения и
эффективнее реагировать на изменения погодных условий.
Составление более точных и предсказуемых прогнозов
погоды вносит важный вклад в развитие научных исследований и технологий и
помогает лучше понять и прогнозировать изменения климата. DeepMind продолжает
работать над улучшением своих AI-моделей для более эффективного прогнозирования
погоды и других задач.
Источник:
https://deepmind.google