Sztuczna inteligencja Google GenCast może szybko i dokładnie przewidywać pogodę

Google ma zadebiutował model sztucznej inteligencji do przewidywania pogody, który może przewidywać pogodę szybciej i dokładniej niż najlepszy system operacyjny, Europejskie Centrum Prognoz Średnioterminowych (ECMWF), z wyprzedzeniem do 15 dni.

W artykule opublikowanym w czasopiśmie naukowym Nature, Google argumentuje, że obecne modele prognostyczne opierają się na numerycznych systemach prognozowania pogody (NWP), które symulują i "w przybliżeniu rozwiązują równania modelujące dynamikę atmosfery"

Chociaż zapewniają one przyzwoite szacunki dotyczące opracowywania scenariuszy, każda symulacja musi być przeprowadzana indywidualnie, co zmusza agencje meteorologiczne do przeprowadzania wielu symulacji dla każdego możliwego scenariusza. System jest również "podatny na błędy" i "powolny w działaniu", co czyni go czasochłonnym dla inżynierów.

GenCast może generować "globalne 15-dniowe prognozy", które są dokładniejsze. Stworzenie pojedynczej 15-dniowej prognozy zajmuje również 8 minut, a kilka "prognoz może być generowanych równolegle"

W przeciwieństwie do ostatniego modelu prognozy Google, który mógł wykonać tylko "pojedyncze, najlepsze oszacowanie przyszłej pogody", GenCast może przetwarzać 50 lub więcej prognoz jednocześnie. Google trenował GenCast na czterech dekadach danych pogodowych z archiwum ECMWF ERA5. Firma twierdzi, że model był zasilany wzorcami pogodowymi w rozdzielczości 0,25°, co jest miarą rozdzielczości przestrzennej w różnych zestawach danych. Model został przeszkolony w zakresie historycznych danych pogodowych do 2018 roku.

GenCast okazał się o 97,2% dokładniejszy niż systemy ECMWF i "na poziomie 99,8% przy czasach wyprzedzenia dłuższych niż 36 godzin", gdy był testowany na danych z 2019 roku.