Google DeepMind: прогнозировать погоду быстрее и точнее

В этом году на Землю обрушилось рекордное количество непредсказуемых экстремальных погодных явлений, усугубленных изменением климата. Прогнозирование их быстрее и с большей точностью могло бы позволить нам лучше подготовиться к стихийным бедствиям и помочь спасти жизни. Новая модель искусственного интеллекта GraphCast от Google DeepMind может облегчить эту задачу. Технология GraphCast разработана совместно с Метеорологическим управлением Великобритании. GraphCast предлагает новую модель искусственного интеллекта, способную предсказывать вероятность дождя. Такой тип прогнозирования погоды называется «прогнозированием осадков в режиме реального времени» и позволяет предсказывать дождь за два часа до его начала.


Прогнозирование дождя, особенно сильного, имеет огромное значение для различных отраслей, включая мероприятия на открытом воздухе, авиацию и экстренные службы. Однако это сложная задача. Количество выпавшей влаги, место и время ее падения зависят от множества погодных процессов, таких как изменение температуры, образование облаков и действие ветра. Каждый из этих факторов сам по себе сложен, а вместе они создают еще большую сложность.

Наиболее эффективными существующими методами прогнозирования погоды являются обширные моделирования атмосферной физики. Они хорошо работают для долгосрочных прогнозов, но показывают себя менее эффективными, когда речь идет о предсказании погоды в ближайший час или около того. Ранее были разработаны методы глубокого обучения, хотя и обладают огромным потенциалом, но часто они хорошо работают только в одной конкретной области, игнорируя другие аспекты прогноза.

Команда DeepMind обучила свою модель искусственного интеллекта на данных, полученных с помощью радаров. Многие страны регулярно выпускают снимки радарных измерений, которые отслеживают формирование и движение облаков. В Великобритании, например, новые данные публикуются каждые пять минут. Путем объединения этих снимков можно получить актуальное видео, которое отображает движение дождя. В некотором роде это напоминает прогноз погоды, который мы видим по телевизору. Исследователи использовали глубокую генеративную сеть, наподобие GAN, которая обучается создавать новые образцы данных, очень похожие на те, на которых она была обучена.

Результаты исследования, опубликованные в журнале Nature, показали, что искусственный интеллект DeepMind может предсказывать мелкомасштабные погодные явления с большей точностью, чем предыдущие программы. В слепом сравнении с другими инструментами, несколько десятков экспертов признали прогнозы искусственного интеллекта лучшими по ряду факторов, включая точность предсказания местоположения, продолжительности, движения и интенсивности дождя в 89% случаев.

Экстремальные погодные условия имеют катастрофические последствия, включая потерю жизней, и, с учетом изменения климата, такие события становятся все более распространенными. Поэтому лучшие краткосрочные прогнозы погоды могут помочь людям быть в безопасности и успешно справляться с неблагоприятными условиями.

В искусственном интеллекте Google DeepMind мы видим многообещающую технологию, которая может улучшить точность и скорость прогнозирования погоды. Она может помочь предотвратить или снизить ущерб от наводнений, штормов и других катастроф. Кроме того, она поможет людям планировать свои действия в зависимости от погодных условий. Это прекрасный пример, как искусственный интеллект может быть полезен для общества и окружающей среды.