Cum afli vremea exactă pe următoarele 10 zile. Google a dat marea lovitură cu ajutorul AI

Anul acesta, vremea și-a făcut de cap, iar fenomenele meteorologice grave au devenit obiectul dezastrelor, pe întreaga planetă.

Căldura fără precedent a cuprins mai toate țările lumii, iar sezonul estival care tocmai s-a încheiat a fost considerat cel mai fierbinte din istorie.

De la inundațiile din California și furtunile de gheață din Texas, până la incendiile devastatoare din Maui, Grecia sau Canada, evenimentele legate de vreme au afectat profund comunitățile și au curmat vieți, eliminând, de asemenea, mare parte din faună și floră.

Vezi și: Giganții de inteligență artificială, mai „secretoși” decât ar fi bine pentru omenire. Ce s-a aflat

Motivul pentru care caloriferul se montează sub fereastră. Explicația la care nu te-ai fi gândit

Ce trebuie să faci ca peștele congelat să aibă gust proaspăt. Trucul simplu cu un singur ingredient

Vremea, prezisă de inteligența artificială de la Google

Recent, Google DeepMind a lansat un AI care oferă prognoze meteo pe 10 zile, cu precizie și viteză fără precedent.

Denumit GraphCast, modelul poate analiza sute de date legate de vreme pentru o anumită locație și poate genera predicții în mai puțin de un minut.

Deși nu a fost neaparat antrenat pentru a detecta modele meteorologice extreme, AI-ul a identificat mai multe evenimente atmosferice.

GraphCast a prezis, de asemenea, debutul temperaturilor extreme cu mult înaintea metodelor tradiționale.

Din păcate, 2024 se anunță a fi și mai călduros și cu evenimente meteorologice extreme în creștere. În aceste condiții, predicțiile AI-ului ar putea oferi comunităților timp prețios pentru a se pregăti de impact.

Vezi și: Părerea românilor despre inteligența artificială. De ce unii o consideră dăunătoare

Cum funcționează GraphCast, de fapt

GraphCast se bazează pe un tip de rețea neurală care a fost folosită anterior pentru a prezice alte sisteme bazate pe fizică, cum ar fi dinamica fluidelor și este format din câteva părți esențiale.

În primul rând, encoder-ul mapează informațiile relevante. Poți să consideri asta ca pe un infografic abstract pe care mașinile îl pot înțelege ușor.

A doua parte este procesorul, care învață să analizeze și să transmită informații către partea finală, decoder-ul. La rândul lui, decoder-ul traduce rezultatele într-o hartă de prognoză meteo din lumea reală.

În total, GraphCast poate prezice modele meteorologice pentru următoarele șase ore.

Șase ore, ce-i drept, nu înseamnă zece zile, dar AI-ul poate învăța din propriile experiențe.

Prognozele GraphCast sunt introduse înapoi în AI, permițându-i să prezică progresiv vremea pentru perioade mai îndepărtate în timp.

GraphCast a fost antrenat pe aproape patru decenii de date meteorologice istorice. Echipa a împărțit planeta în porțiuni mai mici, iar acest lucru a ajutat inteligența artificială să înțeleagă cum trebuie să facă pentru a analiza vremea local.

Vezi și: Inteligența artificială „ne-a bătut” deja la creativitate. Ce spun oamenii de știință despre capacitățile artistice ale AI