AI od Google rewolucjonizuje… prognozy pogody

Google DeepMind zaprezentował GenCast, nowy model sztucznej inteligencji do prognozowania pogody, który konkuruje z tradycyjnymi systemami. Według badań opublikowanych w czasopiśmie Nature, GenCast przewyższył czołowy model ENS w prognozach na podstawie danych z 2019 roku, co stanowi istotny krok naprzód w meteorologii.

Czym jest GenCast?

GenCast to oparty na uczeniu maszynowym model prognozowania pogody, który został przeszkolony na danych meteorologicznych z lat 1979–2018. Analizuje wzorce pogodowe z czterech dekad, aby przewidywać przyszłe zjawiska. W przeciwieństwie do tradycyjnych modeli, takich jak ENS, które opierają się na skomplikowanych równaniach fizycznych, GenCast wykorzystuje sieci neuronowe do szybszego generowania prognoz.

Największe zalety GenCast

• Dokładność: GenCast zapewnia bardziej precyzyjne prognozy, szczególnie w zakresie trajektorii cyklonów tropikalnych, oferując średnio 12 dodatkowych godzin ostrzeżenia przed ich nadejściem;
• Szybkość: Model generuje 15-dniową prognozę w zaledwie osiem minut przy użyciu jednego procesora Google Cloud TPU v5, podczas gdy tradycyjne modele, takie jak ENS, potrzebują na to kilku godzin;
• Efektywność energetyczna: Dzięki prostszym obliczeniom GenCast zużywa mniej energii niż modele oparte na fizyce, co zmniejsza jego wpływ na środowisko.

Choć GenCast ma swoje ograniczenia, takie jak prognozowanie w odstępach 12-godzinnych (w porównaniu do krótszych interwałów ENS), nadal stanowi przełom w meteorologii. Możliwość udostępnienia jego otwartego kodu źródłowego oznacza, że model może być testowany i rozwijany przez społeczność naukową.

Obecnie GenCast nie zastąpi tradycyjnych metod prognozowania, ale stanie się ich uzupełnieniem, przyczyniając się do bardziej precyzyjnych i szybkich prognoz pogodowych, co może mieć znaczący wpływ społeczny (jeżeli przyczyni się do faktycznego przewidywania kataklizmów).