Интернет-магазин MagazinWeb

Google анонсирует генеративную модель искусственного интеллекта для снижения неопределенности в прогнозировании погоды

Новая генеративная модель искусственного интеллекта Google называется Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler или SEEDS.

Google Announces Generative AI Model to Mitigate the Uncertainty in Weather Forecasting

Google Research утверждает, что модель искусственного интеллекта сможет более точно предсказывать экстремальные явления

Реклама

Google Research анонсировала новый генеративный искусственный интеллект. интеллектуальная модель (ИИ), представленная в пятницу, может помочь снизить неопределенность и неточности в прогнозировании погоды. Модель искусственного интеллекта называется Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler (SEEDS), и вместо того, чтобы следовать традиционной вероятностной модели прогнозирования погоды, модель искусственного интеллекта основана на вероятностных моделях рассеивания шума. Это не первая модель прогнозирования погоды, над которой работает технологический гигант, поскольку ранее он представил GraphCast, модель, которая может предсказывать погоду на 10 дней вперед, и MetNet-3, модель прогноза с высоким разрешением на 24 часа.Об этом сообщили старший инженер-программист Лизао Ли и научный сотрудник Google Research Роб Карвер в своем блоге. Команда опубликовала статью о генеративной модели искусственного интеллекта SEEDS в журнале Science Advances. Согласно анонсу, модель искусственного интеллекта улучшит прогнозирование погоды двумя различными способами — сделает его более точным и снизит затраты на прогнозирование погоды.

В документе подчеркиваются две основные проблемы современного прогнозирования погоды: в настоящее время модели используют так называемые “вероятностные прогнозы”. По сути, они фокусируются на начальных условиях для создания первичного прогноза, и по мере того, как погодные условия улучшаются и погодные модели получают больше данных, модель корректируется для получения более точного прогноза. Google утверждает, что этот метод допускает большую неопределенность в долгосрочных прогнозах. Что касается затрат, исследовательская группа подчеркнула, что массивные суперкомпьютеры, работающие с высокосложными численными моделями погоды, где для получения точного результата необходимо постоянно генерировать прогнозы, могут обойтись дорого.

SEEDS, согласно исследовательской работе, работает над устранением диффузионных вероятностных моделей., который был разработан компанией Google Research. Он был обучен таким показателям, основанным на навыках, как гистограмма рангов, среднеквадратичная ошибка (RMSE) и непрерывная оценка вероятности ранжирования (CRPS). В документе утверждается, что, хотя модель требует незначительных вычислительных затрат, она также повышает точность первоначального прогноза, требуя меньшего количества генераций прогнозов в течение определенного периода времени.

  • Просочившиеся рендеры чехла для iPhone SE 4 Свидетельствуют об этих изменениях в дизайне
  • Нижние навигационные вкладки WhatsApp теперь широко используются на Android

Исследовательская группа также включила примеры запуска искусственного интеллекта модель для прогнозирования погоды и обнаружил, что она обеспечивает более высокую надежность, чем гауссова модель. В качестве примера был приведен геопотенциальный прогиб к западу от Португалии, в котором говорилось: “Хотя гауссова модель адекватно предсказывает предельные одномерные распределения, она не учитывает межполевые или пространственные корреляции. Это затрудняет оценку последствий, которые эти аномалии могут оказать на проникновение горячего воздуха из Северной Африки, что может усугубить аномальную жару в Европе”. Согласно исследованиям Google, SEEDS может учитывать эти факторы для улучшения своих прогнозов. Модель еще не прошла экспертизу, и, в зависимости от ее жизнеспособности, в дальнейшем может быть выпущена в коммерческую продажу.

Является ли Samsung Galaxy Z Flip 5 лучшим складным телефоном, который вы можете купить в Индии прямо сейчас? Мы обсуждаем новый складной телефон компании в стиле раскладушки в последнем выпуске подкаста Orbital “Гаджеты 360”. Orbital доступен на Spotify, Gaana, JioSaavn, Google Podcasts, Apple Podcasts, Amazon Music и везде, где вы получаете свои подкасты.
Партнерские ссылки могут создаваться автоматически – подробности смотрите в нашем заявлении об этике.