Google DeepMind прадставіла GraphCast – мадэль AI для больш хуткага і дакладнага глабальнага прагназавання надвор’я
GraphCast – гэта сістэма прагназавання надвор’я, заснаваная на машынным навучанні і графічных нейронных сетках (GNN), якія з’яўляюцца асабліва карыснай архітэктурай для апрацоўкі прасторава структураваных даных.
GraphCast робіць прагнозы з высокім дазволам 0,25 градуса даўгаты/шыраты (28 км х 28 км на экватары). Гэта больш за мільён кропак сеткі, якія пакрываюць усю паверхню Зямлі. У кожнай кропцы сеткі мадэль прагназуе пяць пераменных зямной паверхні – у тым ліку тэмпературу, хуткасць і кірунак ветру і сярэдні ціск на ўзроўні мора – і шэсць атмасферных пераменных на кожным з 37 узроўняў вышыні, уключаючы ўдзельную вільготнасць, хуткасць і кірунак ветру і тэмпературу.
Стварэнне прагнозаў на 10 дзён з дапамогай GraphCast займае менш за хвіліну на адной машыне Google TPU v4. Для параўнання, 10-дзённы прагноз з выкарыстаннем звычайнага падыходу, такога як HRES, можа заняць гадзіны вылічэнняў у суперкампутары з сотнямі машын.
У комплекснай ацэнцы прадукцыйнасці адносна дэтэрмінаванай сістэмы залатога стандарту HRES GraphCast дала больш дакладныя прагнозы па больш чым 90% з 1380 тэставых пераменных і прагназавала час выканання.
