Всем здравствовать!
Это конечно не портрет, но, лично для меня, имеет не меньший интерес. Что там у вас влажностю? У нас уже на протяжении недели держится на уровне 90-100%
Одёжа толком не сохнет. Градусов вроде немного. но очень уж жарко, а оно и понятно, потение уже не помогает. Испаряться-то некуда.
Ведущий прогноза погоды Адам Крюгер никогда не расстраивает своими выпусками. Он вставляет строки из разных песен, чем стремительно зарабатывает любовь зрителей.
«Стол заказов» работает в Тиктоке, где на метеоролога подписалось уже 1,9 млн человек.
Исследователи компании Google DeepMind разработали модель искусственного интеллекта GraphCast и обучили её предсказывать погоду. Результат оказался лучше ожидаемого: она обошла существующее профессиональное ПО по точности прогноза, скорости и экономичности работы.
Соперником GraphCast стал «золотой стандарт» отрасли — система, используемая Европейским центром среднесрочных прогнозов, под названием HRES. В результате GraphCast точнее предсказывал погоду в 90% случаев на основе 1380 параметров отслеживания. Например, ИИ предсказал образование урагана Ли на острове Лонг-Айленд за 10 дней до его появления.
Традиционное ПО предсказывает погоду с помощью численного прогнозирования (NWP). Оно основано на тщательно подобранных уравнениях, которые затем преобразуются в программный код и выполняются на суперкомпьютерах. GraphCast использует другой подход: ИИ оперирует данными вместо уравнений и обучается на основе исторических сведений о погоде за несколько десятилетий. Так, ИИ изучает причинно-следственные связи и может «заглянуть» в будущее на основе выявленных закономерностей. Этот подход гораздо экономичнее использования суперкомпьютеров и, как оказалось, заметно точнее.
Однако без данных NWP ИИ не смог бы обучиться настолько качественно, поэтому GraphCast во многом обязан своей точностью традиционному ПО. Вдобавок, помимо обычной погоды, ИИ может предсказывать природные катаклизмы задолго до их появления, что поможет выиграть время и эвакуировать людей из зон риска заранее. В этом контексте примечательна скорость работы GraphCast: 10-дневный прогноз составляется менее чем за минуту на компьютере Google TPU v4. HRES справляется с этой задачей за несколько часов и требует гораздо больше вычислительной мощности.
Также примечательно, что разработчики опубликовали исходный код модели в открытом доступе, что впоследствии может помочь синоптикам разработать гораздо более точные системы. А сам Европейский центр среднесрочных прогнозов уже проводит эксперимент по внедрению GraphCast. Посмотреть созданный ИИ прогноз погоды в масштабах регионов Земли можно на сайте центра.
