Google DeepMind презентує GenCast – новий ШІ-агент для прогнозування погоди
У цьому році ураган Гелена, що обрушився на Флориду, забрав життя 234 людей і став найсильнішим ураганом, який вражав материкову частину США з часів Катріни у 2005 році. Такі природні катастрофи, а також їхня зростаюча інтенсивність через зміну клімату, стали потужним стимулом для розвитку більш точних систем прогнозування погоди. У середу підрозділ DeepMind компанії Google оголосив про значний прорив у цій сфері, який може виявитися найважливішим за останні майже вісім десятиліть.
У пості на блозі Google Keyword вчені DeepMind Ілан Прайс та Меттью Вілсон розповіли про GenCast, новий ШІ-агент компанії. За словами DeepMind, GenCast не лише кращий у порівнянні з попередньою ШІ-системою прогнозування погоди компанії, але й перевершує кращу в цей час систему прогнозування, яку підтримує Європейський центр середньострокових прогнозів погоди (ECMWF). У тестах, які порівнювали 15-добові прогнози погоди, створені цими двома системами за даними 2019 року, GenCast був у середньому точніший за систему ENS ECMWF на 97,2%. А при термінах понад 36 годин його точність мала ще вищий показник – 99,8%.
“Я трохи скептично ставлюся до того, щоб сказати це, але ми зробили десятиліття вдосконалення за один рік”, – сказав Ремі Лам, провідний науковець попередньої ШІ-програми DeepMind для прогнозування погоди, в інтерв’ю The New York Times. “Ми бачимо справді дуже швидкий прогрес”.
GenCast – це модель дифузії, та сама технологія, яка лежить в основі генеративних ШІ-інструментів від Google. DeepMind навчав програму на майже 40 роках високоякісних даних про погоду, зібраних Європейським центром середньострокових прогнозів. Прогнози нової моделі є ймовірнісними, тобто вони враховують низку можливих сценаріїв, що виражаються у відсотках. Ймовірнісні моделі вважаються більш досконалими та корисними, ніж детерміновані, які лише надають найкраще припущення про те, якою буде погода в конкретний день. Ймовірнісні моделі складніші у створенні та розрахунках.
Особливо вражає те, що GenCast потребує значно менше обчислювальних потужностей у порівнянні з традиційними фізичними ансамблевими прогнозами, такими як ENS. Згідно з інформацією Google, один процесор TPU v5 (тензорний процесорний блок) може створити 15-добовий прогноз GenCast за вісім хвилин. Натомість суперкомп’ютеру, що має десятки тисяч процесорів, для створення фізичного прогнозу потрібні години.
Звісно, GenCast не є ідеальним. Одна з областей, де програмне забезпечення ще може покращити свої прогнози, – це інтенсивність ураганів, але команда DeepMind повідомила The Times, що впевнена в здатності знайти рішення для існуючих недоліків. Google зробить GenCast відкритою моделлю, прикладний код для якої вже доступний на GitHub. Прогнози GenCast також незабаром з’являться у Google Earth.
