Google също използва AI, за да подобри много от услугите и технологиите, които предлага на своите потребители. Един от последните му постижения е СЕМЕНА. Благодарение на този нов модел, Google ще използва изкуствен интелект за прогнозиране на времето. Надяваме се, че това ще доведе до по-точни и по-лесни прогнози за времето.
SEEDS е акронимът на Мащабируем семплер за дифузия на ансамбъл обвивка, генеративен AI модел, способен ефективно да създава ансамбли от прогнози за времето в мащаб, на много по-ниска цена от традиционните модели за прогнозиране. Без съмнение е Una технология, която отваря нови хоризонти в областта на метеорологията и климатологията.
Вероятностното прогнозиране: новата парадигма
Въпреки че научният прогрес в изучаването на климата и атмосферните явления напредна впечатляващо през последните десетилетия, Все още има голяма граница на грешка, когато става въпрос за прогнозиране какво ще бъде времето. в регион и в определено време. Не напразно има много хумористични коментари, които обикновено чуваме за него: "Синоптикът винаги греши." Те не са справедливи присъди, но крият частица истина.
Тези прогнозни грешки се дължат на високата цена (ние имаме предвид изчислителната цена) за генериране на вероятностни прогнози. Необходими са големи, мощни компютри, които метеорологичните агенции не могат да си позволят. Поради тази причина се използват по-традиционни методи за наблюдение и прогнозиране, чиято степен на точност е далеч от съвършенството.
Сега, благодарение на AI, генерирането на вероятностни прогнози вече не е празна мечта и се превръща в реална възможност. Старата човешка мечта да се знае какво ще е времето утре с пълна надеждност ще бъде възможна. А нова парадигма което променя всичко. Или поне така твърдят от Google.
Как работи SEEDS
Нека видим как работи SEEDS, страхотният инструмент, с който Google твърди, че може точно да прогнозира времето. високо ниво на точност и надеждност.
Новата технология се основава на вероятностни дифузионни модели за премахване на шума (генеративен AI метод, въведен от Google Research). Тези модели генерират се основават на изчисляване и определяне на вероятности за климата, генерирайки по-точни прогнози за по-малко време и с много по-малко изчислителни разходи.
Един от акцентите на SEEDS е способността му да генерира много детайлни изображения и видеоклипове. Това е много полезно при генериране на прогнози и прилагането им към класически модели на времето. С други думи, Технологията на Google за прогнозиране на времето не замества предишните методи, а по-скоро ги подобрява. Хибридна система за прогнозиране, в която някои климатични аспекти се изчисляват с базиран на физика модел, а други чрез AI, за да се постигне заедно много по-ефективен прогнозен модел.
Тъй като SEEDS директно моделира съвместното разпределение на атмосферното състояние, като реалистично улавя много данни и технически величини, които си влияят взаимно (средното налягане на морското равнище или генерирането на ветрове в тропосферата, например). За лаик, като този, който пише тази статия, всичко това звучи като китайско, но метеоролозите знаят как да оценят това, което тази технология предоставя в най-голяма степен.
Шапки крило дата, резултатите са обещаващи. Моделите, проектирани от SEEDS, са сравнени с реални метеорологични данни впоследствие което води до наистина висока степен на съвпадение. Все още има значително място за подобрение, но всичко показва, че развитието на тази технология, базирана на изкуствен интелект, е на прав път.
Заключения
SEEDS предлага алтернативен модел за прогнозиране на времето, който може да революционизира тази област. Значителните спестявания на изчислителни ресурси, които представлява, могат да се използват в две посоки: увеличаване на степента на точност на прогнозите за времето или увеличаване на честотата, с която се издават тези прогнози. Във всеки случай и двата пътя водят до една и съща цел: повече прецизност и надеждност.
Това също е много добър пример за това как AI може да ускори напредъка и развитието на свързаните с климата научни области. Гореща тема, която в момента предизвиква голяма загриженост. Ако този напредък успее, това би било възможно в недалечното бъдеще прогнозира пристигането на определени метеорологични бедствия (бури, урагани, наводнения...) и ако не да ги избегнете, то поне да облекчите последствията от тях.
Трябва също да се каже, че това е технология в процес на създаване. Засега моделът SEEDS и други технологии в процес на разработка ще бъдат включени в други проекти на Google, като напр MetNet-3 и GraphCast. Докато използването му не бъде усъвършенствано и широко разпространено, ще трябва да продължим да прибягваме до други инструменти, като напр приложения за прогнозиране на времето, които също не работят зле.