Google DeepMind AI Nails תחזיות מזג אוויר מדויקות במיוחד ל-10 ימים

השנה הייתה מצעד ללא הפסקה של אירועי מזג אוויר קיצוניים. חום חסר תקדים שטף את העולם. הקיץ הזה היה החם ביותר בכדור הארץ מאז 1880. משיטפונות בקליפורניה וסופות קרח בטקסס ועד שריפות הרסניות במאווי וקנדה, אירועים הקשורים למזג האוויר השפיעו עמוקות על החיים והקהילות.

כל שנייה חשובה כשזה מגיע לניבוי אירועים אלו. AI יכול לעזור.

השבוע, Google DeepMind הוציא AI שמספקת תחזיות מזג אוויר ל-10 ימים עם דיוק ומהירות חסרי תקדים. המודל, המכונה GraphCast, יכול לעבור דרך מאות נקודות נתונים הקשורות למזג האוויר עבור מיקום נתון וליצור תחזיות תוך פחות מדקה. כאשר מאותגר עם יותר מאלף דפוסי מזג אוויר פוטנציאליים, הבינה המלאכותית ניצחה את המערכות המתקדמות בערך ב-90 אחוז מהמקרים.

אבל GraphCast הוא לא רק בניית אפליקציית מזג אוויר מדויקת יותר לבחירת ארונות בגדים.

למרות שלא הוכשר במפורש לזהות דפוסי מזג אוויר קיצוניים, הבינה המלאכותית קלטה מספר אירועים אטמוספריים הקשורים לדפוסים אלה. בהשוואה לשיטות קודמות, היא עקבה בצורה מדויקת יותר אחר מסלולי ציקלון וזיהתה נהרות אטמוספריים - אזורים מגושים באטמוספירה הקשורים להצפות.

GraphCast גם חזה את תחילתן של טמפרטורות קיצוניות הרבה לפני השיטות הנוכחיות. עם שנת 2024 צפויה להיות אפילו יותר חמה ואירועי מזג אוויר קיצוניים בעלייה, תחזיות הבינה המלאכותית יכולות לתת לקהילות זמן יקר להתכונן ועלול להציל חיים.

"GraphCast היא כעת מערכת חיזוי מזג האוויר הגלובלית המדויקת ביותר בעולם ל-10 ימים, ויכולה לחזות אירועי מזג אוויר קיצוניים יותר לעתיד ממה שהיה אפשרי בעבר", הכותבים כתב בפוסט בבלוג של DeepMind.

ימים גשומים

חיזוי דפוסי מזג האוויר, אפילו רק שבוע קדימה, היא בעיה ישנה אך מאתגרת ביותר. אנו מבססים החלטות רבות על התחזיות הללו. חלקם מוטמעים בחיי היומיום שלנו: האם כדאי לי לתפוס את המטריה שלי היום? החלטות אחרות הן חיים או מוות, כמו מתי להוציא צווים לפינוי או מחסה במקום.

תוכנת החיזוי הנוכחית שלנו מבוססת במידה רבה על מודלים פיזיים של האטמוספירה של כדור הארץ. על ידי בחינת הפיזיקה של מערכות מזג אוויר, מדענים כתבו מספר משוואות מעשרות שנים של נתונים, המוזנות לאחר מכן לתוך מחשבי-על כדי ליצור תחזיות.

דוגמה בולטת היא מערכת החיזוי המשולבת במרכז האירופי לתחזיות מזג אוויר בטווח בינוני. המערכת משתמשת בחישובים מתוחכמים המבוססים על ההבנה הנוכחית שלנו של דפוסי מזג האוויר כדי ליצור תחזיות כל שש שעות, ולספק לעולם כמה מתחזיות מזג האוויר המדויקות ביותר הקיימות.

מערכת זו "וחיזוי מזג אוויר מודרני יותר באופן כללי, הם ניצחונות של המדע וההנדסה", כתב צוות DeepMind.

במהלך השנים, שיטות מבוססות פיזיקה השתפרו במהירות ברמת הדיוק, בין היתר הודות למחשבים חזקים יותר. אבל הם נשארים גוזלים זמן ויקרים.

זה לא מפתיע. מזג האוויר הוא אחת המערכות הפיזיקליות המורכבות ביותר על פני כדור הארץ. אולי שמעתם על אפקט הפרפר: פרפר מנפנף בכנפיו, והשינוי הזעיר הזה באטמוספירה משנה את מסלולה של טורנדו. אמנם רק מטאפורה, אבל הוא לוכד את המורכבות של חיזוי מזג האוויר.

GraphCast נקטה בגישה אחרת. תשכחו מהפיסיקה, בואו נמצא דפוסים בנתוני מזג אוויר קודמים בלבד.

מטאורולוג בינה מלאכותית

GraphCast מבוסס על סוג של רשת עצבית זה שימש בעבר כדי לחזות מערכות אחרות מבוססות פיזיקה, כמו דינמיקת נוזלים.

יש לו שלושה חלקים. ראשית, המקודד ממפה מידע רלוונטי - למשל, טמפרטורה וגובה במיקום מסוים - על גבי גרף מסובך. חשבו על זה כעל אינפוגרפיקה מופשטת שמכונות יכולות להבין בקלות.

החלק השני הוא המעבד שלומד לנתח ולהעביר מידע לחלק האחרון, המפענח. לאחר מכן, המפענח מתרגם את התוצאות למפת חיזוי מזג אוויר בעולם האמיתי. בסך הכל, GraphCast יכול לחזות דפוסי מזג אוויר לשש השעות הבאות.

אבל שש שעות זה לא 10 ימים. הנה הבועט. ה-AI יכול ללמוד מהתחזיות שלו. התחזיות של GraphCast מוזנות לעצמה כקלט, ומאפשרות לה לחזות בהדרגה את מזג האוויר הלאה בזמן. זוהי שיטה המשמשת גם במערכות חיזוי מזג אוויר מסורתיות, כתב הצוות.

GraphCast הוכשר על ידי כמעט ארבעה עשורים של נתוני מזג אוויר היסטוריים. תוך שימוש באסטרטגיית הפרד-וכבש, הצוות חילק את כוכב הלכת לטלאים קטנים, בערך 17 על 17 מיילים בקו המשווה. זה הביא ליותר ממיליון "נקודות" שמכסות את העולם.

עבור כל נקודה, הבינה המלאכותית אומנה עם נתונים שנאספו בשני זמנים - זרם אחד, השני לפני שש שעות - וכללה עשרות משתנים מפני השטח והאטמוספירה של כדור הארץ - כמו טמפרטורה, לחות ומהירות וכיוון הרוח בגבהים רבים ושונים.

האימון היה אינטנסיבי מבחינה חישובית ולקח חודש להשלמתו.

אולם לאחר הכשרה, ה-AI עצמו יעיל ביותר. זה יכול לייצר תחזית של 10 ימים עם TPU יחיד תוך פחות מדקה. שיטות מסורתיות באמצעות מחשבי-על לוקחות שעות של חישוב, הסביר הצוות.

קרן אור

כדי לבחון את יכולותיו, הצוות העמיד את GraphCast מול תקן הזהב הנוכחי עבור חיזוי מזג האוויר.

ה-AI היה מדויק יותר כמעט 90 אחוז מהמקרים. הוא הצטיין במיוחד כשהסתמך רק על נתונים מהטרופוספירה - שכבת האטמוספירה הקרובה ביותר לכדור הארץ וקריטית לחיזוי מזג האוויר - ניצחה את המתחרים ב-99.7 אחוז מהמקרים. גם GraphCast השיגה ביצועים טובים יותר פנגו-מזג אוויר, מודל מזג אוויר מתחרה מוביל המשתמש בלמידת מכונה.

בשלב הבא בדק הצוות את GraphCast במספר תרחישי מזג אוויר מסוכנים: מעקב אחר סופות ציקלון טרופיים, זיהוי נהרות אטמוספריים וחיזוי חום וקור קיצוניים. למרות שלא הוכשר על "סימני אזהרה" ספציפיים, הבינה המלאכותית העלתה את האזעקה מוקדם יותר מדגמים מסורתיים.

לדגם הייתה עזרה גם ממטאורולוגיה קלאסית. לדוגמה, הצוות הוסיף תוכנת מעקב אחר ציקלון לתחזיות של GraphCast. השילוב השתלם. בספטמבר, הבינה המלאכותית חזה בהצלחה את מסלולו של הוריקן לי כשסחפה במעלה החוף המזרחי לעבר נובה סקוטיה. המערכת חזתה במדויק את נפילת הסופה תשעה ימים מראש - שלושה ימים יקרים מהר יותר משיטות חיזוי מסורתיות.

GraphCast לא יחליף מודלים מסורתיים מבוססי פיזיקה. במקום זאת, DeepMind מקווה שזה יכול לחזק אותם. המרכז האירופי לתחזיות מזג אוויר בטווח בינוני כבר מתנסה במודל כדי לראות איך זה יכול להשתלב בתחזיות שלהם. DeepMind פועלת גם לשיפור יכולת הבינה המלאכותית להתמודד עם אי ודאות - צורך קריטי בהתחשב בהתנהגות הבלתי צפויה של מזג האוויר.

GraphCast אינו איש מזג האוויר היחיד בינה מלאכותית. חוקרי DeepMind וגוגל בנו בעבר שניים אזורי מודלים שיכול לחזות במדויק מזג אוויר לטווח קצר 90 דקות או 24 שעות קדימה. עם זאת, GraphCast יכול להסתכל רחוק יותר קדימה. בשימוש עם תוכנת מזג אוויר סטנדרטית, השילוב עשוי להשפיע על החלטות על מצבי חירום או להנחות את מדיניות האקלים. לפחות, אולי נרגיש בטוחים יותר לגבי ההחלטה להביא את המטריה הזו לעבודה.

"אנו מאמינים שזה מסמן נקודת מפנה בחיזוי מזג האוויר", כתבו המחברים.

תמונת אשראי: גוגל DeepMind

• הפצת תוכן ויחסי ציבור מופעל על ידי SEO. קבל הגברה היום.
• PlatoData.Network Vertical Generative Ai. העצים את עצמך. גישה כאן.
• PlatoAiStream. Web3 Intelligence. הידע מוגבר. גישה כאן.
• PlatoESG. פחמן, קלינטק, אנרגיה, סביבה, שמש, ניהול פסולת. גישה כאן.
• PlatoHealth. מודיעין ביוטכנולוגיה וניסויים קליניים. גישה כאן.
• מקור: https://singularityhub.com/2023/11/16/google-deepmind-ai-nails-super-accurate-10-day-weather-forecasts/