Точные прогнозы погоды могут напрямую влиять на жизнь людей — от повседневных решений, например, что взять с собой на прогулку, до экстренных действий, таких как защита населения от опасных погодных явлений 🌪️. С изменением климата важность точных и своевременных прогнозов будет только расти. Поэтому в Google мы активно инвестируем в исследования климата, чтобы технологии будущего могли обеспечить надежную информацию о погоде. Среди наших последних разработок — MetNet-3 (высокоточный прогноз на 24 часа) и GraphCast (модель, предсказывающая погоду на 10 дней вперед).
Проблема традиционных методов
Погода по своей природе стохастична (случайна). Чтобы оценить неопределенность, классические методы используют физические модели, создающие ансамбль прогнозов. Однако генерация большого числа сценариев для анализа редких экстремальных событий требует огромных вычислительных ресурсов 💻.
Решение: SEEDS — революция в прогнозировании
Мы представляем SEEDS (Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler) — генеративную ИИ-модель, которая создает ансамбли прогнозов в разы быстрее и дешевле традиционных методов. Эта технология основана на диффузионных моделях (ключевой компонент современных генеративных ИИ, как в создании изображений).
Почему это важно?
- Ансамбли прогнозов показывают, как малейшие изменения начальных условий (например, «эффект бабочки» 🦋) влияют на результат.
- Чем больше сценариев, тем точнее оценка рисков редких событий (ураганы, аномальная жара, наводнения).
- SEEDS генерирует до 256 сценариев за 3 минуты на облачных вычислениях Google, что в 10 раз эффективнее классических методов.
Пример: Точность в деталях
На графиках ниже видно, как SEEDS предсказывает экстремальную жару в Европе в июле 2022 года:
- Традиционная модель (GAUSS) не учитывает пространственные связи между параметрами, что критично для прогноза тепловых волн.
- SEEDS точно воспроизводит структуру атмосферных фронтов, включая взаимодействие геопотенциала и давления, что важно для прогнозирования перемещения воздушных масс.
Что дальше?
SEEDS открывает новые возможности для:
- Климатических исследований — моделирование редких событий с высокой точностью.
- Энергетики — оптимизация нагрузок на сети при экстремальных температурах.
- Снижения рисков — заблаговременная подготовка к катастрофам.
Авторы: Лизао Ли, Роб Карвер и команда Google Research.
Специальная благодарность: Игнасио Лопес-Гомес, Фэй Ша, Джон Андерсон и все участники проекта.
—
✨ ИИ меняет правила игры в прогнозировании погоды — будущее климатической безопасности начинается сегодня.