Google научил ИИ делать «почти моментальные» прогнозы погоды. Компания утверждает, что их разработка будет особенно актуальна в условиях климатических изменений. Об этом сообщается в блоге технологического гиганта.

В посте компания рассказала, что даже на совсем ранних стадиях разработки им удалось сделать точный краткосрочный (до шести часов) прогноз дождя в радиусе одного километра. При этом весь расчет занял у ИИ всего несколько минут.

Современным системам требуется на составление прогноза несколько часов, правда, их прогноз более долгосрочный и более подробный, чем тот, что сейчас предлагает Google.

В Google говорят, что основная проблема современных прогнозов в том, что они не могут предсказать погоду на ближайшие минуты. Так происходит из-за того, что компьютерам требуется до шести часов, чтобы составить прогноз (за это время система обрабатывает до 100 терабайт данных, полученных с погодных станций), поэтому за сутки система может составить всего три-четыре прогноза, которые неизбежно будут терять в актуальности.

Система Google, которая работает с помощью машинного обучения, не пытается обработать гигантские объемы информации, а строит прогнозы на основе простых показаний с метеорадаров. Для обучения ИИ в него загрузили спутниковые снимки, полученные Национальным управлением океанических и атмосферных исследований (NOAA) в 2017-2019 годах.

В сравнении с тремя широко используемыми методами составления прогнозов метод Google превосходит каждый из них по качеству прогноза, утверждают в компании. В Google еще раз уточняют, что речь идет о краткосрочных прогнозах — до шести часов. В других случаях «традиционные» методы составления прогнозов (пока что) оказываются точнее. Так, методы NOAA позволяют составлять достаточно точные прогнозы на 10 дней вперед.

Google продолжают совершенствовать ИИ-прогнозы и предполагают, что в будущем можно будет объединить их систему с традиционными методами. Перспективность использования ИИ при составлении прогнозов видит не только Google, но и, например, IBM. Там тоже работают над похожим проектом.