Новая модель ИИ GenCast, представленная в журнале Nature, значительно улучшает качество прогнозов погоды, предоставляя более точные и надежные данные на срок до 15 дней. Эта модель работает на основе вероятностного ансамблевого метода, позволяя предсказывать широкий диапазон возможных погодных условий, что особенно важно в условиях изменения климата и роста числа экстремальных погодных явлений.
С помощью GenCast, модель, адаптированная к сферической геометрии Земли, ученые добились существенных успехов по сравнению с существующими системами, такими как ENS от Европейского центра среднесрочных метеорологических прогнозов (ECMWF). GenCast была обучена на основе 40 лет исторических данных о погоде, включая показатели температуры, скорости ветра и давления на различных высотах.
Проведенные испытания показали, что GenCast демонстрирует более высокую точность, чем ENS, в 97,2% случаев, а на временных горизонтах более 36 часов — в 99,8% случаев. Это позволяет более эффективно принимать превентивные меры в ответ на экстремальные погодные условия, такие как ураганы и сильные ветры, что может спасти жизни и сократить материальные потери.
Кроме того, GenCast может помочь в планировании возобновляемых источников энергии, таких как ветровая энергия, повышая надежность прогнозов и способствуя более широкому внедрению устойчивых технологий. Модель будет доступна для исследовательского сообщества, что позволит использовать ее для различных климатических исследований и улучшении в области метеорологии.
Корпорация Google продолжает развивать свои модели на основе ИИ в области прогнозирования погоды, сотрудничая с метеорологическими службами и приглашая исследователей, метеорологов и компании для совместной работы и обмена знаниями.