Inteligența artificială a prezis pentru prima dată vremea cu mai multă acuratețe decât meteorologii

Modelul meteorologic de inteligență artificială al Google DeepMind, denumit GraphCast, a depășit în mod semnificativ metodele tradiționale de predicție a vremii în întreaga lume cu 10 zile înainte. Sistemul își face predicția în mai puțin de un minut. Acest lucru sugerează că, în viitor, astfel de previziuni ar putea deveni mult mai eficiente decât sunt în prezent transmite naked-science.ru.

Previziunile meteorologice globale pe termen mediu sunt esențiale pentru multe domenii ale vieții noastre. Dar, după cum știm, acuratețea lor lasă încă mult de dorit. Un grup internațional de specialiști din cadrul companiei transnaționale Google DeepMind a decis să schimbe această situație și a creat un model de mașină GraphCast, care prezice vremea în diferite părți ale lumii cu o precizie foarte mare. Un articol pe această temă este publicat în revista Science.
În cadrul testelor, modelul a depășit performanțele celui mai important sistem convențional din lume, gestionat de Centrul European pentru prognoze meteorologice pe termen mediu (ECMWF). GraphCast l-a depășit în 90 la sută din cei 1.380 de indicatori, inclusiv temperatura, presiunea, viteza și direcția vântului și umiditatea la diferite niveluri ale atmosferei.

Diverse modele meteo realizate cu GraphCast / © www.science.org

GraphCast, potrivit dezvoltatorilor, prevede sute de variabile meteorologice în decurs de 10 zile, cu o rezoluție de 0,25 grade geografice la nivel mondial și în mai puțin de un minut. Cercetătorii au asigurat, de asemenea, că dezvoltarea lor este de aproximativ o mie de ori mai ieftină în ceea ce privește consumul de energie în comparație cu metodele tradiționale de prognoză. Ca exemplu, ei au citat prevederea uraganului Lee, în luna septembrie a acestui an, în provincia Nova Scotia din Canada, în nouă zile, adică cu trei zile mai devreme decât avertiseră meteorologii.

În ciuda perspectivelor sale promițătoare, GraphCast are limitări: previziunile modelului sunt uneori inferioare metodelor tradiționale. De asemenea, din cauza limitărilor tehnologice, astfel de sisteme nu sunt încă capabile să creeze previziuni la fel de detaliate și complete ca cele realizate prin metode tradiționale. Nici mecanismele de prognoză - cum anume procedează mașina - nu sunt complet clare. Prin urmare, dezvoltatorii consideră încă modelul lor doar ca un supliment la metodele tradiționale de prognoză meteo.

Elena - Mădălina Rotaru