Google научила нейросеть предсказывать погоду на восемь часов вперёд +15







Корпорация Google представила нейронную сеть MetNet, которая может прогнозировать погоду на восемь часов вперёд. В компании утверждают, что алгоритм может предугадать осадки с точностью до одного километра на местности и до двух минут по времени.

Новая нейронная сеть превосходит модель, которую использует Национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA). Их алгоритмы также прогнозируют на семь-восемь часов вперёд, однако менее точны, а также тратят в десятки раз больше времени.

Входные данные в сеть поступают автоматически от радиолокационных станций и спутниковых сетей без необходимости проверки человеком. Система получает данные о наличии и составе облаков над поверхностью Земли, а также о скорости их движения. На выходе MetNet показывает распределение вероятностей, которое используется для определения наиболее вероятных уровней осадков в различных регионах США. Модель рассчитывает прогноз погоды для квадратов 64 на 64 километра с разрешением в один километр. При этом для каждого участка нейросети необходимы данные из соседних квадратов. Так, если предположить, что облака движутся со скоростью 60 км/ч, то за восемь часов они пройдут в одну сторону 480 километров. Поэтому нейросеть использует для прогнозирования каждого из квадратов данные из участка 1024 на 1024 километра, в центре которого и будет необходимая территория. В результате же сеть на выходе оценивает вероятность осадков на каждом квадратном километре США.



По словам представителей Google, MetNet сравнивали с моделью NOAA и базовой моделью прогнозирования погоды методом оптического потока, которая позволяет предугадывать осадки лишь на два часа вперёд. Новая нейросеть оптимизирована для параллельных множественных вычислений на более мелких участках поверхности планеты, а также хорошо подходит для работы на специальном оборудовании — например, на тензорном процессоре Google. Это позволяет существенно сократить время расчёта до нескольких секунд, в то время как модель NOAA предугадывает погоду на отдельно взятых участках в течение часа. Кроме того, из-за стохастической природы атмосферы Земли, с увеличением времени прогнозирования растёт и вероятность ошибки. Поэтому MetNet будет более эффективна, чем модель NOAA — в отличие от неё, нейросеть Google показывает распределение вероятностей, а не единственное потенциальное значение осадков.

Вы можете помочь и перевести немного средств на развитие сайта



Комментарии (5):

  1. Sarymian
    /#21431670

    Меня прям смутило «стохастичность природы атмосферы Земли». А что случайного в природе атмосферы Земли? Магнитные ветра от Солнца, рельеф местности, среднестатистический объем и состав выброса газов заводов в конкретной территории, гравитация космических тел и т.п.? Разве это случайно — нет. Это воспринимается случайным так как, нам всё ещё сложно предсказывать такие события и учитывать их влияние. А в целом природа атмосферы Земли подчиняется законам физики — и Хаоса в ней нет. Из-за сложности мы воспринимает «всё это» хаосом — но тут всего лишь сложная гармония многих факторов.

    • StSav012
      /#21431968

      Так сложность предсказания причин и есть случайность. Даже в сферическом вакууме два осциллятора могут приводить к хаосу. А Вы про такую сложную систему, как Земля, с её течениями, рельефом и турбулентностями.

    • ilekarev
      /#21432314

      Ну тогда так: нет ничего случайного. Всегда есть разные факторы переменные которые мы опускаем, не знаем. К примеру подбросить монетку — если знать силу с какой бросаешь, скорость ветра и прочие силы, то точно узнаешь какая сторона выпадет

  2. admin_admin
    /#21432316

    изощеренный эвристический алгоритм превосходит математическую модель)
    а почему нет)

  3. Krekotop
    /#21432318

    А что насчет обычного прогноза погоды? Он же обычно дня на два-три бывает… Или тут дело в точности?