Dirbtinis intelektas yra naujas mėgstamiausias „Google“ arkliukas, o kita vinis jo kelyje – orų prognozavimas. Bendrovė pristato „GenCast“ – didelės skiriamosios gebos dirbtinio intelekto ansamblio modelį.
Tikslios orų prognozės yra svarbios viskam – nuo kasdienio gyvenimo iki pasirengimo nelaimėms ir net atsinaujinančios energijos. „GenCast“ pranoksta dabartinę geriausią ECMWF ENS sistemą, prognozuojančią iki 25 dienų į priekį.
Naujoji programa yra difuzinis modelis, panašus į tuos, kuriuos galbūt matėte dirbtinio intelekto vaizdų generatoriuose. Tačiau šis modelis specialiai pritaikytas Žemės geometrijai. Jis buvo apmokytas remiantis keturių dešimtmečių istoriniais duomenimis iš ECMWF archyvų.
Norėdama jį išbandyti, „Google“ išmoko „GenCast“ pagal istorinius orų duomenis iki 2018 metų ir paleido 1320 skirtingų 2019 metų prognozių bei palygino jo rezultatus su ENS ir faktiniais orais. 97,2 proc. atvejų „GenCast“ buvo tikslesnė už ENS, o prognozių 36 valandoms į priekį ar ilgesniam laikotarpiui tikslumas siekė 99,8 proc.
„Google“ pavedė „GenCast“ prognozuoti taifūno „Hagibis“, kuris 2019 metais smogė Japonijai, kelią. Raudonai matote taifūno kelią, mėlynai – galimus kelius, kuriuos numatė „Google“ dirbtinio intelekto modelis. Po 7 dienų jie gana plačiai išsidėstę, tačiau artėjant taifūnui prie sausumos jie siaurėja iki tikrojo kelio.
Vietos valdžios institucijoms suteikiama daugiau laiko pasirengti nepalankioms oro sąlygoms – tai vienas iš naudojimo atvejų. „GenCast“ taip pat gali numatyti vėjo greitį netoli vėjo jėgainių, orus virš saulės jėgainių ir pan. Orų numatymo programa yra ansamblio modelis, o tai reiškia, kad jis pateikia daugiau nei 50 prognozių su skirtingomis tikimybėmis.
Vieną tokią prognozę, apimančią 15 dienų prognozę, „Google Cloud TPU v5“ gali sukurti vos per 8 minutes. Kelias prognozes galima atlikti lygiagrečiai. Tuo tarpu tradiciniam orų prognozės modeliui sukurti superkompiuteriu prireikia kelių valandų. Bendrovė „Google“ skelbia „GenCast“ kaip atvirą modelį ir dalijasi jo kodu. Bendrovė planuoja ir toliau bendradarbiauti su orų prognozių agentūromis ir mokslininkais, kad ateityje prognozės būtų dar geresnės.
