Еще одна область, где ИИ оказывает особенно большое влияние, — это прогнозирование погоды. Google продолжает свою работу в этой области, запустив новый веб-сайт Weather Lab и экспериментальные прогнозы циклонов, или ураганов.
Weather Lab создан Google DeepMind и Google Research. Этот интерактивный веб-сайт включает в себя ИИ-модели погоды, в том числе экспериментальную модель тропических циклонов на основе ИИ, которая может «предсказывать формирование, траекторию, интенсивность, размер и форму циклона, генерируя 50 возможных сценариев на срок до 15 дней». (Циклоны, ураганы и тайфуны — это все тропические штормы, название которых зависит от их местоположения).
Основанная на стохастических нейронных сетях, эта модель «часто точнее, чем текущие методы, основанные на физических принципах», прогнозируя траекторию и интенсивность циклона. Google сотрудничал с Национальным центром ураганов США (NHC) для научной проверки работы.
- «Эксперты-прогнозисты NHC сейчас видят прогнозы в реальном времени от наших экспериментальных моделей ИИ наряду с другими моделями, основанными на физических принципах, и наблюдениями. Мы надеемся, что эти данные помогут улучшить прогнозы NHC и предоставить более ранние и точные предупреждения об опасностях, связанных с тропическими циклонами».
- Google также сотрудничает с Метеобюро Великобритании, Токийским университетом, японской компанией Weathernews Inc. и другими экспертами для улучшения наших моделей.
- «Например, наши первоначальные оценки данных NHC об ураганах за тестовые 2023 и 2024 годы в бассейнах Северной Атлантики и Восточной части Тихого океана показали, что 5-дневный прогноз траектории циклона нашей модели в среднем на 140 км ближе к фактическому местоположению циклона, чем ENS — ведущая глобальная ансамблевая модель ECMWF, основанная на физических принципах. Это сопоставимо с точностью 3,5-дневных прогнозов ENS — улучшение на 1,5 дня, достижение которого обычно занимает более десяти лет».
Прежде всего, Weather Lab — это исследовательский инструмент, «не предназначенный для использования потребителями». Он призван «помочь метеорологическим агентствам и экспертам экстренных служб лучше прогнозировать путь и интенсивность циклона». Постоянное сообщение внизу гласит: «Для получения официальных прогнозов погоды и предупреждений обращайтесь в местное метеорологическое агентство или национальную метеослужбу».
С учетом этого, интерфейс, похожий на Google Maps, показывает «прогнозы циклонов в реальном времени и исторические данные для различных ИИ-моделей погоды, наряду с моделями, основанными на физических принципах, от Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды». Его можно использовать для «изучения и сравнения прогнозов от различных ИИ-моделей и моделей, основанных на физических принципах».
- Наблюдаемые данные
- Экспериментальная модель циклонов Google
- WeatherNext Gen
- WeatherNext Graph
- ECMWF ENS
- ECMWF HRES
Анимация, демонстрирующая прогноз из нашей экспериментальной модели циклонов. Наша модель (синим цветом) точно предсказала пути циклонов Хонде и Гаранс к югу от Мадагаскара во время их активности. Наша модель также зафиксировала пути циклонов Джуд и Ивонн в Индийском океане почти за семь дней вперед, надежно предсказывая области штормовой погоды, которые в конечном итоге превратятся в тропические циклоны.