Dnešné predpovede počasia sú založené na zložitých modeloch, ktoré zahŕňajú zákony, ktoré riadia dynamiku atmosféry a oceánov, a tieto modely fungujú na niektorých z najvýkonnejších superpočítačov, aké existujú. Alphabet (materská spoločnosť Google) však dokázal predpovedať globálne poveternostné podmienky na nasledujúcich 10 dní len za jednu minútu pomocou jediného stroja s veľkosťou osobného počítača, a to vďaka umelej inteligencii vyvinutej spoločnosťou DeepMind. The Umelá inteligencia Google predpovedá počasie a toto sa ešte len začalo.
V tomto článku vám povieme, ako AI Google predpovedá počasie a ako sa táto technológia vyvinula.
Umelá inteligencia Google predpovedá počasie
Tento systém AI prekvapivo prekonáva väčšinu moderných systémov predpovede počasia takmer vo všetkých aspektoch. Je zaujímavé, že sa zdá, že tentoraz umelá inteligencia slúži skôr ako doplnok k ľudskej inteligencii, než aby ju nahrádzala.
Európske centrum pre strednodobé predpovede počasia (ECMWF) má neuveriteľne pokročilý systém, ktorý minulý rok prešiel veľkou modernizáciou, čím sa zlepšili jeho prediktívne schopnosti. Hostí vo svojich zariadeniach v Bologni v Taliansku, Existuje superpočítač vybavený približne miliónom procesorov (na rozdiel od dvoch alebo štyroch nájdených v osobnom počítači) a mimoriadny výpočtový výkon 30 petaflopov, čo zodpovedá ohromujúcim 30.000 XNUMX biliónom výpočtov za sekundu.
Táto obrovská výpočtová kapacita je potrebná pre jeden z jej nástrojov, High Resolution Forecasting (HRES), ktorý presne predpovedá strednodobé globálne vzorce počasia, ktoré Vo všeobecnosti trvajú 10 dní s pôsobivým priestorovým rozlíšením deväť kilometrov. Tieto predpovede slúžia ako základ pre predpovede počasia poskytované meteorológmi na celom svete. Nedávno sa na meranie schopností tohto impozantného systému pri predpovedi počasia použila umelá inteligencia GraphCast vyvinutá spoločnosťou Google DeepMind.
Výsledky štúdie AI
Výsledky porovnania, publikované v utorok v časopise Science, odhaľujú, že GraphCast prekonáva HRES v predpovedaní mnohých faktorov počasia. Podľa štúdie Stroj spoločnosti Google prekonáva ECMWF v 90,3 % z 1.380 XNUMX skúmaných metrík.
Pri zameraní sa výlučne na troposféru, vrstvu atmosféry, kde sa vyskytuje väčšina poveternostných udalostí, a bez údajov zo stratosféry, ktorá sa nachádza približne 6 až 8 kilometrov nad zemským povrchom, umelá inteligencia (A.I.) prekoná superpočítače riadené ľuďmi v 99,7 % prípadov. prípady. analyzované premenné. Prekvapivo sa tento úspech dosiahol pomocou stroja, ktorý sa veľmi podobá osobnému počítaču známemu ako jednotka na spracovanie tenzoru alebo TPU.
Podľa Álvara Sáncheza Gonzáleza, výskumníka z Google DeepMind, sú TPU špecializovaný hardvér, ktorý ponúka efektívnejšie školenie a vykonávanie softvéru umelej inteligencie v porovnaní s bežným PC, pričom si zachováva podobnú veľkosť. Rovnako ako sa grafická karta počítača zameriava na vykresľovanie obrázkov, sú TPU navrhnuté tak, aby vynikali v maticových produktoch. Na školenie GraphCast sme v priebehu niekoľkých týždňov použili 32 TPU. Po ukončení školenia však jediný TPU dokáže generovať predpovede za menej ako minútu, ako vysvetlil Sánchez González, jeden z tvorcov zariadenia.
GraphCast a predikčné systémy
Pozoruhodný rozdiel medzi GraphCastom a existujúcimi predikčnými systémami je jeho schopnosť začleniť historické údaje. Tvorcovia trénovali systém pomocou meteorologických údajov z archívu ECMWF z roku 1979. Tento rozsiahly súbor údajov zahŕňa zrážky v Santiagu a cyklóny, ktoré zasiahli Acapulco počas 40 rokov. Po značnom množstve tréningu má GraphCast pozoruhodnú schopnosť generovať presné predpovede počasia.
Vyžaduje si to iba znalosť poveternostných podmienok šesť hodín pred a bezprostredne pred vašou predpoveďou, aby ste mohli presne predpovedať počasie o ďalších šesť hodín. Predpovede sú vzájomne závislé a každá nová predpoveď informuje predchádzajúcu. Ferran Alet, spolutvorca tohto pôsobivého stroja DeepMind, vysvetľuje jeho vnútorné fungovanie: „Naša neurónová sieť predvída poveternostné podmienky šesť hodín vopred. Aby sme predpovedali počasie za 24 hodín, jednoducho vyhodnotíme model štyrikrát. Prípadne by sme mohli trénovať samostatné modely pre rôzne časové obdobia, napríklad jeden na šesť hodín a jeden na 24 hodín. však "Chápeme, že základné princípy, ktorými sa riadi počasie, zostávajú konzistentné v priebehu šiestich hodín."
"Preto, ak dokážeme objaviť vhodný 6-hodinový model a použiť jeho vlastné predpovede ako vstup, môžeme presne predpovedať počasie na nasledujúcich 12 hodín a tento proces opakovať každých šesť hodín." Podľa Aleta tento prístup poskytuje značné množstvo údajov pre jeden model, čo vedie k efektívnejšiemu tréningu.
Až doteraz boli predpovede počasia založené na numerickej predpovedi počasia, ktorá využíva vedecké rovnice vyvinuté v priebehu histórie na zohľadnenie rôznych zložitostí dynamiky atmosféry. Zistenia vedcov vytvárajú súbor matematických algoritmov, ktoré superpočítače musí spustiť, aby sa vygenerovali predpovede na niekoľko hodín, dní alebo týždňov (hoci spoľahlivosť po 15 dňoch výrazne klesá). Vykonanie tejto úlohy si však vyžaduje veľmi pokročilý superpočítač, ktorý si vyžaduje značné náklady a rozsiahle inžinierske úsilie.
Model Google AI predpovedá počasie
Zvlášť pozoruhodné je, že tieto systémy nevyužívajú poveternostné podmienky z predchádzajúceho dňa, ba ani z predchádzajúceho roka, napriek tomu, že sa vyskytujú na rovnakom mieste a v rovnakom čase.
Naopak, pristupuje k úlohe z iného uhla, takmer naopak. Prostredníctvom svojich pokročilých schopností hlbokého učenia využíva rozsiahle archívy minulých údajov o počasí na získanie komplexného pochopenia zložitej dynamiky príčin a následkov, ktoré diktujú vývoj zemskej klímy.
Podľa Josého Luisa Casada, hovorcu Španielskej meteorologickej agentúry (AEMET), historické údaje nie sú v atmosférickom modeli zohľadnené. Casado objasňuje, že tento model je založený na existujúcich pozorovaniach a najnovšej predpovedi samotného modelu. Presným pochopením súčasného stavu atmosféry je možné predpovedať jej budúci vývoj. Na rozdiel od techník strojového učenia tento prístup nepoužíva historické údaje ani predpovede.
Dúfam, že s týmito informáciami sa dozviete viac o AI spoločnosti Google, ktorá predpovedá počasie a jeho vlastnosti.