La Google se fac multe cercetări, iar în materie de dezvoltare AI, merge mult dincolo de soluții chatbot și de serviciile de imagistică generativă. Echipa DeepMind a publicat recent în paginile revistei Nature ultimele sale progrese în domeniul prognozelor meteorologice, echipa creând un nou model numit GenCast, care poate funcționa cu o eficiență și o acuratețe ridicată.
Inteligența artificială este utilizată de mult timp pentru a procesa datele meteorologice și a face prognozele mai precise. Ar putea fi enumerate multe încercări anterioare în acest domeniu, cum ar fi FourCastNet al Nvidia din 2022, și Pangu-Weather al Huawei din anul trecut, care a fost antrenat pe 39 ani de date
Soluția Huawei și multe alte dezvoltări bazate pe AI au excelat în generarea de prognoze deterministe, adică nu au furnizat date mai detaliate, ci doar au definit o situație posibilă. În schimb, GenCast a devenit un sistem care permite prognoze probabilistice. În previziunile meteorologice moderne, aceste instrumente sunt de obicei utilizate împreună pentru a obține cea mai mare precizie și eficiență posibilă. Nu se utilizează o singură procedură pentru a determina prognozele.
GenCast funcționează prin generarea mai multor rezultate meteorologice diferite, mai degrabă decât prin concentrarea pe un singur set de date foarte precise. Acest lucru poate fi de mai mare ajutor meteorologilor în stabilirea prognozelor. Nu se știe încă dacă dezvoltarea DeepMind va fi capabilă să schițeze singură prognoze meteo complete, dar acesta nu este obiectivul dezvoltatorilor.
DeepMind a antrenat sistemul GenCast pe 40 ani de date meteorologice. Au folosit date istorice din 1979 până în 2018. Apoi, pentru a testa succesul muncii lor, au produs diferite prognoze meteo pentru 2019 pe baza acelorași date istorice. Rezultatele vorbesc de la sine, deoarece GenCast a produs o performanță mai bună decât sistemul ECMWF ENS utilizat în mod obișnuit.
Un total de 1 320 de combinații au fost analizate în timpul testului, iar GenCast a reușit să aibă o performanță cu 97,2% mai precisă, iar în 36 ore a produs un rezultat și mai bun, GenCast dovedindu-se a fi cu 99,8% mai eficient decât ECMWF ENS. Dezvoltarea DeepMind a depășit modelul ENS și în prezicerea condițiilor meteorologice extreme, estimând traiectoriile uraganelor. Acest lucru este foarte important, deoarece previziunile mai precise permit luarea unor măsuri defensive mai precise.
Dispozitivele de inteligență artificială funcționează adesea la un consum brutal de energie, dar în acest caz nu există un astfel de dezavantaj, iar DeepMind este deosebit de mândră de acest aspect.
ECMWF ENS are propriul său supercomputer, iar GenCast se descurcă și cu un singur procesor Google Cloud TPU v5. Acesta poate genera o prognoză de probabilitate pe 15 zile în doar 8 minute, cu un singur accelerator. Mai mult, acesta poate genera previziuni în paralel.
Dacă totul merge bine, meteorologii vor lucra în curând cu această soluție. Potrivit DeepMind, inteligența artificială în această formă ar putea fi de mare folos omeniri, deoarece prognozele mai precise vor afecta viața tuturor, atât direct, cât și indirect.
