Быстрое и точное моделирование климата с помощью NeuralGCM

Нейросеть делает отличные прогнозы. Новый подход поможет предсказать, как изменится климат.

Сотрудники Google разработали ИИ-модель NeuralGCM, которая позволяет имитировать атмосферу Земли. Как рассказали специалисты, новый способ делает это быстро, эффективно и точно. В работе над нейросетью помог Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды.

В Google отметили, что NeuralGCM сочетает обычное моделирование вместе с машинным обучением. Точность метода оказалась выше, чем в случае с обычными способами, основанными на физике, поскольку он объединяет несколько подходов. Сначала система использует традиционную модель, чтобы рассчитать некоторые крупные изменения в атмосфере. Это необходимо, чтобы создать прогноз. Затем в дело вступает искусственный интеллект, который отлично подошел для масштабов менее 25 км. Например, это важно для изучения регионального микроклимата.

alt

NeuralGCM сочетает физику, нейросети и математические уравнения источник: Unsplash

NeuralGCM позволяет создавать точные прогнозы погоды на срок от 2 до 15 дней. При этом ученые считают, что это не главная задача. Моделирование крпуномасштабных климатических явлений с помощью обычных методов стоит очень дорого. Разработка Google позволит сделать процесс более простым. И подход поможет предсказывать, как климат может измениться даже через несколько лет. Например, ученые сравнили эффективность NeuralGCM с другими методами. Для этого они прогнозировали ситуацию о влажности и температура за 2020 год. Ошибки оказались на 15-50% меньше, чем в случае с другой моделью — X-SHiELD. А еще новая разработка смогла точно предсказать характер тропических циклонов. Прогноз соответствовал количеству и интенсивности реальных явлений.

В Google подчеркнули, что NeuralGCM сделают моделью с открытым исходным кодом. Ее в своих целях смогут использовать ученые-климатологи по всему миру. А еще она пригодится для бизнеса. Например, специалистам по сельскому хозяйству приходится тратить много средств, чтобы получить прогнозы, необходимые для планирования посевов.


Отправить комментарий

Новые Старые