Прогнозирование погоды всегда было сложной задачей, но новый инструмент искусственного интеллекта от Google способен удивить своей точностью. Если этот продукт станет широко доступным, это может иметь значительные последствия для многих компаний.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Современные методы прогнозирования погоды ушли далеко от простых методов, таких как определение направления ветра с помощью пальца. Сегодня это сложные математические модели, компьютерные алгоритмы и миллионы показаний с датчиков. Google вложила значительные ресурсы в развитие своих возможностей прогнозирования и недавно представила данные о модели "GenCast" от DeepMind, которая превосходно справляется с предсказанием погодных условий.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Во многих случаях GenCast показал более точные результаты, чем одна из ведущих существующих моделей, считающаяся одной из самых точных. Поскольку многие компании зависят от погодных условий в своей повседневной деятельности и стратегическом планировании, точные прогнозы с использованием ИИ могут сэкономить им значительные средства в будущем.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

GenCast была протестирована в сравнении с моделью ENS, разработанной Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды. По данным сайта The Verge, GenCast оказалась более точной в 97,2% случаев. Как и многие генеративные модели ИИ, GenCast обучалась на огромном объёме данных, собранных с 1979 по 2018 годы, что помогло ей понять сложные взаимодействия между различными частями окружающей среды и климатом.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

В отличие от традиционных моделей, полагающихся на сложные математические расчёты, GenCast "создаёт" прогнозы погоды, опираясь на текущие данные с сенсоров, такие как температура, скорость ветра и облачность, подобно тому, как чат-бот генерирует ответы на основе текстовых данных.

GenCast также отличается высокой скоростью: она способна создать 15-дневный прогноз за восемь минут, используя всего один процессор Google Cloud, в то время как традиционные модели могут требовать для этого несколько часов.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов

Хотя модель ещё не совершенна и её точность может уступать более новым версиям ENS, её появление указывает на будущее, где модели ИИ могут использоваться для прогнозирования погоды.

Почему это важно? GenCast пока является исследовательским проектом с открытым исходным кодом, но её успех намекает на возможность более точных и быстрых прогнозов в будущем. Это критически важно для бизнеса. Погодные изменения напрямую влияют на сельское хозяйство, транспорт и строительство. Другие компании могут испытывать косвенные последствия, например, затруднения в пути сотрудников или задержки в доставке.

Если AI сможет предсказывать серьёзные погодные явления с высокой точностью заблаговременно, компании смогут заранее подготовиться, защитить свои активы, разработать альтернативные планы или провести эвакуацию, что позволит сэкономить время, деньги и даже спасти жизни.

Автор: Станислав Дмитриевич Кондрашов