GraphCast от DeepMind превосходит традиционные системы прогнозирования погоды
Google DeepMind разработал AI-модель GraphCast для улучшения глобального прогнозирования погоды.
GraphCast способен предсказывать погоду на среднесрочный период до 10 дней вперёд с высокой точностью.
Модель обучена на десятилетиях исторических метеоданных и основана на графовых нейронных сетях (GNNs).
Предоставляет ранние предупреждения о критических погодных условиях, включая ураганы и экстремальные температуры.
Прогнозы высокого разрешения охватывают весь земной шар, как поверхностные, так и атмосферные переменные.
Производит прогнозы за менее чем минуту на одном процессоре Google TPU v4.
В тестировании GraphCast превзошёл главный эталон прогнозирования погоды, систему HRES.
Модель уже точно отслеживала движение циклонов и характеристики атмосферных рек.
GraphCast опубликован в открытом доступе для учёных и метеорологов по всему миру.
Благодаря GraphCast подготовка к погодным катаклизмам станет заметно эффективнее.
#GraphCast #DeepMind #WeatherForecasting
Google DeepMind разработал AI-модель GraphCast для улучшения глобального прогнозирования погоды.
GraphCast способен предсказывать погоду на среднесрочный период до 10 дней вперёд с высокой точностью.
Модель обучена на десятилетиях исторических метеоданных и основана на графовых нейронных сетях (GNNs).
Предоставляет ранние предупреждения о критических погодных условиях, включая ураганы и экстремальные температуры.
Прогнозы высокого разрешения охватывают весь земной шар, как поверхностные, так и атмосферные переменные.
Производит прогнозы за менее чем минуту на одном процессоре Google TPU v4.
В тестировании GraphCast превзошёл главный эталон прогнозирования погоды, систему HRES.
Модель уже точно отслеживала движение циклонов и характеристики атмосферных рек.
GraphCast опубликован в открытом доступе для учёных и метеорологов по всему миру.
Благодаря GraphCast подготовка к погодным катаклизмам станет заметно эффективнее.
#GraphCast #DeepMind #WeatherForecasting
Google DeepMind
GraphCast: AI model for faster and more accurate global weather forecasting
Our state-of-the-art model delivers 10-day weather predictions at unprecedented accuracy in under one minute
NOAA запустила ИИ-модели прогноза погоды на базе GraphCast
Метеослужба США развернула три модели:
AIGFS (базовый прогноз), AIGEFS (ансамбль сценариев) и гибридную HGEFS, объединяющую 31 физическую и 31 нейросетевую модель.
⚡️Ключевая цифра: прогноз на 16 дней теперь потребует всего 0.3% вычислительных ресурсов традиционной GFS и выполняется за 40 минут на одной A100.
В основе,- GraphCast от DeepMind, дообученный на данных NOAA GDAS с разрешением 0.25°.
Траектории тропических циклонов стали точнее на 5-6 дней упреждения.
Гибридный ансамбль HGEFS из 62х модулей превосходит обе системы по большинству метрик: комбинированный анализ даёт ещё более высокую точность.
Скоро как в "Назад в будущее 2" прогноз погоды в реальном времени с точностью до секунды будем считать.
#NOAA #GraphCast #Weather
———
@tsingular
Метеослужба США развернула три модели:
AIGFS (базовый прогноз), AIGEFS (ансамбль сценариев) и гибридную HGEFS, объединяющую 31 физическую и 31 нейросетевую модель.
⚡️Ключевая цифра: прогноз на 16 дней теперь потребует всего 0.3% вычислительных ресурсов традиционной GFS и выполняется за 40 минут на одной A100.
В основе,- GraphCast от DeepMind, дообученный на данных NOAA GDAS с разрешением 0.25°.
Траектории тропических циклонов стали точнее на 5-6 дней упреждения.
Гибридный ансамбль HGEFS из 62х модулей превосходит обе системы по большинству метрик: комбинированный анализ даёт ещё более высокую точность.
Скоро как в "Назад в будущее 2" прогноз погоды в реальном времени с точностью до секунды будем считать.
#NOAA #GraphCast #Weather
———
@tsingular
✍9⚡4❤2