Googleova AI može brže i bolje prognozirati vrijeme u odnosu na postojeće metode i alate

Umjetna inteligencija danas se koristi u brojnim manjim i većim poslovnim procesima, a u budućnosti bi zahvaljujući ovoj tehnologiji mogli imati i preciznije vremenske prognoze. Tako barem tvrde iz Googlea, odnosno njihova odjela DeepMind koji je razvio specijaliziran i napredan AI model namijenjen prognoziranju vremenskih uvjeta.

tri vijesti o kojima se priča Naglasak na djelotvornosti Jedan vojnik, čitav roj dronova: Ukrajina ponovno ispisuje nova pravila modernog ratovanja Jedinstven događaj Otkriće NASA-e: Zemlja ovo u 100 godina nije doživjela, dogodit će se uskoro Srušen mit njegova uzroka Jedno istraživanje mijenja sve što znamo o gihtu

AI je budućnost prognoze vremena? Deset tisuća puta su brži od postojećih i precizno mogu izračunati ekstremne vremenske pojave

Iz ove kompanije kažu kako je GraphCast baziran na algoritmu zahvaljujući kojem mogu ostvariti “preciznost bez presedana” kada je u pitanju globalna vremenska prognoza. Osim velike preciznosti, ovaj je model zanimljiv i po svojoj brzini jer mu za izračune treba manje od minute. To je u suprotnosti s klasičnim prognostičkim modelima za koje su potrebna superračunala koja će obraditi veliku količinu podataka i varijabli te im je za izračune potrebno dosta vremena.

Tijekom razdoblja od deset dana Googleova umjetna inteligencija može predvidjeti stotine vremenskih varijabli te u 90 posto slučajeva u svojim prognozama “značajno nadmašuje” najpreciznije postojeće prognostičke sustave. Googleova umjetna inteligencija posebno se dokazala u predviđanju opasnijih vremenskih nepogoda poput tropskih ciklona, ekstremnih temperatura i slično.

Ovaj je model treniran na povijesnim podacima o vremenu u proteklih 40 godina. Riječ je o podacima Europskog centra za srednjoročne prognoze vremena (ECMWF), jednog od vodećih svjetskih prognostičkih sustava. Napredak koji je GraphCast ostvario iznenadio je i sve znanstvenike u ECMWF-u te su prognoze Googleove umjetne inteligencije impresivnije u odnosu na ono što su stručnjaci ranije predviđali. GrapCast je brz, točan i iznimno energetski učinkovit te zahtjeva samo minutu računalnog opterećenja cloud računala Google TPU v4, a cijeli proces može biti i tisuću puta jeftiniji u odnosu na energetsku potrošnju superračunala prilikom primjene tradicionalnih prognostičkih metoda.

Predstavljen sustav za automatiziranu procjenu šteta na automobilima temeljen na umjetnoj inteligenciji

Ipak, treba naglasiti kako ovaj model nije savršen i ima svoja ograničenja te u nekim prognostičkim scenarijima ne može nadmašiti tradicionalne metode i alate koji se koriste za prognoze, a ne može pružiti niti istu razinu detalja. Zato iz Googlea ne misle da bi GraphCast, barem ne u bližoj budućnosti, mogao zamijeniti tradicionalne prognostičke sustave, ali ih zato može nadopunjavati kako bi konačan rezultat, odnosno prognoza bila što preciznija.

Izvor: Tech Spot