Google ma dość prognozy pogody, która się nie sprawdza. Szykuje coś przełomowego

Google ogłosił, że pracuje nad narzędziem mającym znacznie poprawić dokładność prognoz pogody. Rzadkością mają być sytuacje, w których smartfon rano pokazuje, że po południu ma być ciepło i słonecznie, a naprawdę jest zimno i deszczowo.

Technologia oczywiście bazuje na sztucznej inteligencji. GraphCast to model uczenia maszynowego, który ma zapewniać prognozy na 10 dni do przodu. Google twierdzi, że rozwiązanie jest szybsze, lepsze no i również bardziej energooszczędne niż dotychczasowe narzędzia zapewniające dane, które trafiają do naszych aplikacji pogodowych.

Technologia ma bazować na danych historycznych, czyli wcześniejszych prognozach oraz faktycznych warunkach pogodowych. Wykorzystuje informacje zebrane w przeszłości, żeby przewidzieć przyszłość - tak najprościej można wytłumaczyć zasadę działania GraphCast od Google DeepMind. Oczywiście za tym wszystkim stoi skomplikowana informatyka i obliczenia, które chcących poznać prognozę w ogóle nie interesują, ale te obliczenia mają być znacznie prostsze w porównaniu do obecnych metod.

Sztuczna inteligencja pomaga również w innych przydatnych narzędziach:

Rozwiązanie nie patrzy wyłącznie na dane historyczne - początkowo pobiera stan aktualnie panujących warunków na Ziemi, a także dane z 6 godzin wstecz. Dopiero na ich podstawie tworzy prognozę na kolejne 6 godzin. Z takim zestawem danych mają być tworzone długoterminowe prognozy na kolejny dzień i tydzień. Google sprawdził ten model i postanowił również porównać wyniki z innymi obecnie wykorzystywanymi metodami.

Okazało się, że GraphCast Google miał przewyższać obecnie stosowany inny model HRES - był lepszy w 90 proc. przetestowanych przypadków. Oczywiście technologia jest we wczesnej fazie tworzenia i jego twórcy w oświadczeniu piszą, że: na razie nie należy traktować go jako zamiennika tradycyjnych metod prognozowania pogody.