Το Google DeepMind καλωσορίζει το GraphCast Weather Forecast AI

Η τελευταία καινοτομία του Google

DeepMind

, το GraphCast καιρού AI, σηματοδοτεί μια σημαντική πρόοδο στην τεχνολογία πρόβλεψης καιρού. Ο αντίκτυπος του καιρού είναι πανταχού παρών, επηρεάζοντας τα πάντα, από τις καθημερινές επιλογές γκαρνταρόμπας μέχρι την παραγωγή ενέργειας, και σε ακραίες περιπτώσεις, δημιουργώντας καταιγίδες που έχουν βαθιές επιπτώσεις στις κοινότητες. Καθώς τα παγκόσμια καιρικά μοτίβα γίνονται όλο και πιο ασταθή, η ζήτηση για γρήγορες και αξιόπιστες μετεωρολογικές προβλέψεις έχει κλιμακωθεί.

Μια πρόσφατη δημοσίευση στο


Επιστήμη


παρουσιάζει το GraphCast του

Google DeepMind

, ένα μοντέλο τεχνητής νοημοσύνης που θέτει νέα πρότυπα στην πρόγνωση καιρού μεσαίου εύρους. Το GraphCast υπερέχει στην πρόβλεψη καιρικών συνθηκών έως και 10 ημέρες νωρίτερα, ξεπερνώντας την ακρίβεια και την ταχύτητα του καθιερωμένου βιομηχανικού προτύπου—της Πρόβλεψης Υψηλής

Ανάλυση

ς (HRES), που αναπτύχθηκε από το Ευρωπαϊκό Κέντρο Μεσοπρόθεσμων Προβλέψεων Καιρού (ECMWF).

Πέρα από την αξιοσημείωτη ακρίβεια πρόβλεψής του, το GraphCast είναι ικανό να παρέχει προηγούμενες προειδοποιήσεις για έντονα καιρικά φαινόμενα. Διαθέτει προηγμένες δυνατότητες πρόβλεψης μονοπατιών κυκλώνων, αναγνώρισης ατμοσφαιρικών ποταμών που υποδεικνύουν πιθανές πλημμύρες και πρόβλεψης ακραίων θερμοκρασιακών γεγονότων, τα οποία είναι όλα ζωτικής σημασίας για την αποτελεσματική ετοιμότητα για καταστροφές και δυνητικά σωτήριες παρεμβάσεις.

Το GraphCast αντιπροσωπεύει ένα σημαντικό βήμα στην εφαρμογή της τεχνητής νοημοσύνης στην πρόβλεψη καιρού, παρέχοντας προβλέψεις που είναι όχι μόνο πιο ακριβείς αλλά και πιο αποτελεσματικές. Αυτή η ανακάλυψη είναι ζωτικής σημασίας για τη λήψη τεκμηριωμένων αποφάσεων σε διάφορους κλάδους και κοινωνίες. Σε μια κίνηση για τον εκδημοκρατισμό της πρόγνωσης καιρού με τεχνητή νοημοσύνη, το Google DeepMind

έχει ανοιχτού κώδικα

τον κώδικα του μοντέλου GraphCast, δίνοντας τη δυνατότητα σε επιστήμονες και μετεωρολόγους σε όλο τον κόσμο να βελτιώσουν την καθημερινή ζωή για δισεκατομμύρια. Συγκεκριμένα, μετεωρολογικές

υπηρεσίες

όπως το ECMWF χρησιμοποιούν ήδη το GraphCast, πραγματοποιώντας ζωντανά πειράματα με τις προβλέψεις του μοντέλου στο

την πλατφόρμα τους

.

Το GraphCast του Google DeepMind αντιμετωπίζει την πολυπλοκότητα της πρόβλεψης καιρού μεσαίου εύρους

Η πρόγνωση του καιρού αποτελεί μια από τις πιο διαρκείς και περίπλοκες επιστημονικές προκλήσεις της ανθρωπότητας. Η ικανότητα να γίνονται προβλέψεις μεσαίου εύρους με ακρίβεια είναι ζωτικής σημασίας για μυριάδες τομείς, από την παραγωγή ανανεώσιμων πηγών ενέργειας έως τον προγραμματισμό εκδηλώσεων μεγάλης κλίμακας. Ωστόσο, η επίτευξη ακρίβειας και αποτελεσματικότητας σε αυτές τις προβλέψεις ήταν πάντα ένα τρομερό έργο.

Παραδοσιακά, οι μετεωρολογικές προβλέψεις βασίζονται στην αριθμητική πρόβλεψη καιρού (NWP). Αυτή η μέθοδος ξεκινά με σχολαστικά κατασκευασμένες εξισώσεις φυσικής, που στη συνέχεια μετατρέπονται σε αλγόριθμους για επεξεργασία υπερυπολογιστή. Αν και αυτή η προσέγγιση ήταν ένα μνημειώδες επίτευγμα στην επιστήμη και τη μηχανική, η δημιουργία αυτών των εξισώσεων και αλγορίθμων απαιτεί εκτεταμένη τεχνογνωσία, χρόνο και σημαντικούς υπολογιστικούς πόρους για την απόδοση ακριβών προβλέψεων.

Η τεχνολογία Deep

Learning

παρουσιάζει μια εναλλακτική διαδρομή: αξιοποίηση δεδομένων σε φυσικές εξισώσεις για την κατασκευή ενός συστήματος πρόγνωσης καιρού. Η τεχνητή νοημοσύνη για την πρόγνωση καιρού GraphCast του Google DeepMind αξιοποιεί ιστορικά δεδομένα καιρού δεκαετιών, μαθαίνοντας τις περίπλοκες αιτιώδεις σχέσεις που υπαγορεύουν την εξέλιξη του καιρού της Γης. Αυτή η μέθοδος παρέχει πληροφορίες για τα καιρικά μοτίβα από το παρόν και επεκτείνονται στο μέλλον.

Συγκεκριμένα, το GraphCast δεν λειτουργεί μεμονωμένα, αλλά λειτουργεί σε συνέργεια με τις παραδοσιακές μεθόδους. Το GraphCast εκπαιδεύτηκε χρησιμοποιώντας δεδομένα επαναανάλυσης καιρού τεσσάρων δεκαετιών από το σύνολο δεδομένων ERA5 του ECMWF. Αυτή η εκτεταμένη συλλογή, που περιλαμβάνει ιστορικές παρατηρήσεις καιρού, όπως δορυφορικές εικόνες, ραντάρ και αναγνώσεις από μετεωρολογικούς σταθμούς, χρησιμοποιεί παραδοσιακά μοντέλα NWP για τη δημιουργία ολοκληρωμένων καταγραφών του παγκόσμιου ιστορικού καιρού, συμπληρώνοντας κενά όπου ενδέχεται να λείπουν οι άμεσες παρατηρήσεις.

Πώς λειτουργεί το GraphCast Weather forecast AI;

Η ενσωμάτωση της μηχανικής μάθησης και των νευρωνικών δικτύων γραφημάτων (GNN) στην τεχνητή νοημοσύνη του καιρού GraphCast του Google DeepMind σηματοδοτεί μια μεταμορφωτική προσέγγιση στη μετεωρολογική πρόβλεψη. Αυτό το καινοτόμο σύστημα ειδικεύεται στην επεξεργασία χωρικά δομημένων δεδομένων, ουσιαστικό παράγοντα για ακριβή μοντελοποίηση καιρού.

Το GraphCast καιρού AI λειτουργεί σε εξαιρετική ανάλυση 0,25 μοιρών γεωγραφικό μήκος/γεωγραφικό πλάτος, που μεταφράζεται σε ένα λεπτομερές πλέγμα 28km x 28km στον ισημερινό. Αυτό το υψηλό επίπεδο ακρίβειας καλύπτει πάνω από ένα εκατομμύριο σημεία πλέγματος σε όλη την επιφάνεια της Γης. Σε αυτά τα σημεία, το μοντέλο του Google DeepMind προβλέπει συνολικά κρίσιμες μεταβλητές της επιφάνειας της γης, συμπεριλαμβανομένης της θερμοκρασίας και της δυναμικής του ανέμου, μαζί με έξι ατμοσφαιρικούς παράγοντες σε 37 επίπεδα υψομέτρου, όπως η υγρασία και οι διακυμάνσεις της θερμοκρασίας.

Παρά τις έντονες υπολογιστικές απαιτήσεις κατά τη φάση της εκπαίδευσής του, το GraphCast πρόγνωσης καιρού AI αναδεικνύεται ως ένα εξαιρετικά αποτελεσματικό εργαλείο πρόβλεψης. Το AI μπορεί να ολοκληρώσει 10ήμερες προγνώσεις καιρού σε λιγότερο από ένα λεπτό όταν εκτελείται σε ένα μόνο μηχάνημα Google TPU v4. Αυτή η αποτελεσματικότητα είναι μια σημαντική βελτίωση σε σχέση με τις παραδοσιακές μεθόδους όπως το HRES, οι οποίες απαιτούν αρκετές ώρες και μια τεράστια γκάμα υπερυπολογιστών.

Σε μια αυστηρή δοκιμή απόδοσης έναντι του καθιερωμένου συστήματος HRES, η τεχνητή νοημοσύνη πρόγνωσης καιρού GraphCast του Google DeepMind έδειξε ανώτερη ακρίβεια σε πάνω από το 90% των 1380 μεταβλητών δοκιμών και περιόδων πρόβλεψης. Η απόδοση του μοντέλου είναι ακόμη πιο εντυπωσιακή μέσα στην τροπόσφαιρα, το κρίσιμο ατμοσφαιρικό στρώμα που βρίσκεται πιο κοντά στη Γη. Εδώ, το GraphCast ξεπέρασε το HRES στο 99,7% των μεταβλητών δοκιμής, επιδεικνύοντας την εξαιρετική του ικανότητα να προβλέπει μελλοντικές καιρικές συνθήκες.

Το GraphCast Weather forecast AI απαιτεί μόνο δύο σύνολα δεδομένων για να λειτουργήσει: την κατάσταση του καιρού από έξι ώρες πριν και τις τρέχουσες καιρικές συνθήκες. Με αυτές τις πληροφορίες, προβλέπει με ακρίβεια το επερχόμενο εξάωρο σενάριο καιρού. Αυτή η διαδικασία μπορεί να επεκταθεί διαδοχικά σε βήματα των 6 ωρών, επιτρέποντας στο μοντέλο της Google DeepMind να παρέχει προβλέψεις αιχμής έως και 10 ημέρες νωρίτερα.

Έγκαιρη ανίχνευση έντονων καιρικών συνθηκών με το GraphCast

Η τεχνητή νοημοσύνη για την πρόγνωση καιρού GraphCast του Google DeepMind έχει επιδείξει μια εξαιρετική ικανότητα να εντοπίζει έντονα καιρικά φαινόμενα νωρίτερα από τα συμβατικά μοντέλα, ένα χαρακτηριστικό για το οποίο δεν είναι ρητά εκπαιδευμένο. Αυτή η δυνατότητα αποτελεί παράδειγμα του τρόπου με τον οποίο το GraphCast θα μπορούσε να βελτιώσει σημαντικά την ετοιμότητα, σώζοντας πιθανώς ζωές και μετριάζοντας τις επιπτώσεις των καταιγίδων και των ακραίων καιρικών συνθηκών στις κοινότητες.

Με την ενσωμάτωση ενός απλού ανιχνευτή κυκλώνων στις προβλέψεις GraphCast, το μοντέλο επιτυγχάνει ανώτερη ακρίβεια στην πρόβλεψη των κινήσεων του κυκλώνα σε σύγκριση με το μοντέλο HRES. Συγκεκριμένα, σε μια ζωντανή επίδειξη στον ιστότοπο του ECMWF, το GraphCast προέβλεψε με ακρίβεια την πτώση του τυφώνα Lee στη Νέα Σκωτία εννέα ημέρες νωρίτερα, μια πρόβλεψη πιο ακριβή και νωρίτερα από εκείνα που γίνονται από τα παραδοσιακά μοντέλα πρόβλεψης.

Το DeepMind Sparrow είναι ένα νέο AGI που είναι πιο ασφαλές και ακριβές

Στο πλαίσιο του θερμαινόμενου κόσμου, η πρόβλεψη ακραίων θερμοκρασιών είναι όλο και πιο κρίσιμη. Το GraphCast του Google DeepMind υπερέχει στον εντοπισμό πιθανών κυμάτων καύσωνα, προβλέποντας πότε οι θερμοκρασίες είναι πιθανό να υπερβούν τα ιστορικά υψηλά για οποιαδήποτε δεδομένη τοποθεσία. Αυτή η ικανότητα πρόβλεψης είναι ζωτικής σημασίας για την προετοιμασία για καύσωνες, ανατρεπτικά και επικίνδυνα γεγονότα που συμβαίνουν με μεγαλύτερη συχνότητα.

Πρόγνωση καιρού με τεχνητή νοημοσύνη

Η τεχνητή νοημοσύνη πρόγνωσης καιρού GraphCast του Google DeepMind ισχυρίζεται τώρα ότι είναι το πιο ακριβές σύστημα στον κόσμο για 10ήμερη παγκόσμια πρόγνωση καιρού, προσφέροντας πρωτοφανείς δυνατότητες στην πρόβλεψη ακραίων καιρικών φαινομένων στο μέλλον. Καθώς η κλιματική αλλαγή συνεχίζει να αναδιαμορφώνει τα καιρικά μοτίβα, το GraphCast είναι έτοιμο να προσαρμόσει και να βελτιώσει την απόδοσή του με την ενσωμάτωση δεδομένων ολοένα και πιο υψηλής ποιότητας.

Πίστωση επιλεγμένης εικόνας:

Wolfgang Hasselmann/Unsplash