GenCast AI của DeepMind thực sự giỏi dự báo thời tiết

Khi Helene đổ bộ vào Florida vào đầu năm nay, 234 người đã thiệt mạng vì cơn bão tồi tệ nhất tấn công đất liền Hoa Kỳ kể từ Katarina năm 2005. Chính những thảm họa thiên nhiên như vậy và cường độ ngày càng tăng do biến đổi khí hậu đã thúc đẩy các nhà khoa học phát triển hệ thống dự báo thời tiết chính xác hơn. Vào thứ Tư, bộ phận DeepMind của Google đã công bố những gì có thể coi là tiến bộ quan trọng nhất trong lĩnh vực này trong gần 8 thập kỷ hoạt động.

Trong một bài đăng trên blog Google Từ khóa, Ilan Price và Matthew Wilson của DeepMind đã trình bày chi tiết về GenCast, tác nhân AI mới nhất của công ty. Theo DeepMind, GenCast không chỉ cung cấp dự báo thời tiết hàng ngày và thời tiết khắc nghiệt tốt hơn chương trình thời tiết AI trước đây mà còn vượt trội hơn hệ thống dự báo tốt nhất đang được sử dụng hiện nay, hệ thống được duy trì bởi Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình Châu Âu ( ECMWF). Trong các thử nghiệm so sánh dự báo 15 ngày mà hai hệ thống tạo ra về thời tiết năm 2019, GenCast trung bình chính xác hơn hệ thống ENS của ECMWF tới 97,2%. Với thời gian thực hiện lớn hơn 36 giờ, DeepMind thậm chí còn chính xác hơn 99,8%.

Rémi Lam, nhà khoa học chính của chương trình thời tiết AI trước đây của DeepMind, nói: “Tôi hơi miễn cưỡng khi nói điều này, nhưng có vẻ như chúng tôi đã đạt được những cải tiến đáng giá hàng thập kỷ chỉ trong một năm”. Thời báo New York. “Chúng tôi đang thấy sự tiến bộ thực sự rất nhanh chóng.”

GenCast là một mô hình phổ biến, là công nghệ tương tự hỗ trợ các công cụ AI tổng hợp của Google. DeepMind đã đào tạo phần mềm này dựa trên dữ liệu thời tiết chất lượng cao trong gần 40 năm do Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình Châu Âu quản lý. Các dự đoán mà mô hình mới tạo ra mang tính xác suất, nghĩa là chúng tính đến nhiều khả năng khác nhau và sau đó được biểu thị bằng phần trăm. Các mô hình xác suất được coi là có nhiều sắc thái và hữu ích hơn so với các mô hình xác định, vốn chỉ đưa ra dự đoán tốt nhất về thời tiết trong một ngày nhất định. Cái trước cũng khó tạo và tính toán hơn.

Thật vậy, điều có lẽ nổi bật nhất về GenCast là nó đòi hỏi sức mạnh tính toán ít hơn đáng kể so với các dự báo tổng thể dựa trên vật lý truyền thống như ENS. Theo Google, một trong số các đơn vị xử lý tensor TPU v5 của họ có thể tạo ra dự báo GenCast 15 ngày trong 8 phút. Ngược lại, có thể phải mất một siêu máy tính với hàng chục nghìn bộ xử lý hàng giờ để đưa ra dự báo dựa trên vật lý.

Tất nhiên, GenCast không hoàn hảo. Một lĩnh vực mà phần mềm có thể đưa ra dự đoán tốt hơn là cường độ bão, mặc dù nhóm DeepMind đã nói Thời báo nó tự tin có thể tìm ra giải pháp cho những thiếu sót hiện tại của đại lý. Trong khi đó, Google đang biến GenCast thành một mô hình mở, với mã mẫu cho công cụ này có sẵn trên GitHub. Các dự đoán của GenCast cũng sẽ sớm được đưa lên Google Earth.