Review sản phẩm
Mô hình GenCast của Google DeepMind đã sẵn sàng thay thế dự báo thời tiết truyền thống
Th12
Bài học chính
Các mô hình dự báo thời tiết truyền thống không thể dự đoán chính xác các kiểu thời tiết sau một tuần, nhưng một công cụ mới từ công ty con AI của Google, DeepMind, dường như đang phá vỡ giới hạn đó.
GenCast, như tên gọi của nó, hiện đang hoạt động tốt hơn các hệ thống dự báo thời tiết hàng đầu thế giới, bao gồm cả Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình Châu Âu (ECMWF), với bằng chứng chỉ ra khả năng tạo dự báo chính xác trong 15 ngày chỉ trong vài phút.
Có liên quan
10 ứng dụng thời tiết tốt nhất trên Android năm 2024
Không bao giờ bị bắt mà không có ô của bạn
Các phát hiện này được công bố lần đầu tiên trên tạp chí Nature (thông qua The New York Times) và nó nhấn mạnh cách dự đoán thời tiết dựa trên Machine Learning (ML) có ít lỗi dự báo hơn so với dự đoán thời tiết số truyền thống (NWP), “dựa trên mô phỏng dựa trên vật lý”. của khí quyển.” Để tham khảo, GenCast đã được đào tạo dựa trên dữ liệu phân tích lại trong nhiều thập kỷ, cho phép nó tạo ra các dự báo toàn cầu trong 15 ngày chỉ trong 8 phút. Mặt khác, các siêu máy tính được sử dụng cho ECMWF lại mất hàng giờ.
Các nhà nghiên cứu đã so sánh GenCast với ECMWF truyền thống, để tham khảo, được 35 quốc gia sử dụng cho nhu cầu dự báo thời tiết chính thức của họ. Trong bối cảnh xác định tập hợp được chỉ định gồm 1.320 tốc độ gió, nhiệt độ và các đặc điểm khí quyển khác trên toàn cầu, GenCast “vượt quá dự báo của trung tâm tới 97,2% thời gian.”
Một bước nhảy vọt so với GraphCast năm ngoái
Có liên quan
Công cụ dự báo thời tiết của Google đã thổi bay các mô hình thông thường
GraphCast sử dụng AI để dự báo thời tiết lên tới 10 ngày trong vòng chưa đầy 1 phút
Điều đáng chú ý là đây không phải là bước đột phá đầu tiên của DeepMind vào lĩnh vực dự báo thời tiết. Năm ngoái, gã khổng lồ công nghệ đã ra mắt GraphCast, có thể dự đoán chính xác thời tiết trước tới 10 ngày. Tuy nhiên, một trong những tiến bộ quan trọng của GenCast nằm ở khả năng dự báo xác suất của nó. Điều này có nghĩa là trong khi GraphCast cung cấp một dự báo duy nhất và dứt khoát thì GenCast có thể đưa ra nhiều kết quả tiềm năng — điều này có thể giúp người dùng hiểu và chuẩn bị tốt hơn cho khả năng xảy ra các tình huống thời tiết khác nhau. Ví dụ: trong trường hợp của GraphCast, nó có thể nói “dự kiến ngày mai sẽ có mưa” trong khi GenCast có thể đưa ra dự báo xác suất về “70% khả năng sẽ có mưa vào ngày mai”.
Về mặt tập trung vào người dùng hơn, ứng dụng thời tiết trên thiết bị di động của Google sử dụng một mô hình liên quan có tên NowCast. Với những khả năng ấn tượng của GenCast, rất có khả năng một ngày nào đó công cụ dự báo thời tiết ML có thể cung cấp năng lượng cho ứng dụng thời tiết Pixel, cung cấp cho người dùng những dự báo trong 15 ngày mà họ thực sự có thể tin cậy. Tuy nhiên, Kerry Emanuel, giáo sư danh dự về khoa học khí quyển tại MIT gợi ý rằng GenCast sẽ không thay thế các phương pháp dự báo truyền thống, nhưng nó chắc chắn có thể bổ sung cho chúng.
Hiện tại, dự đoán thời tiết của GenCast dự kiến sẽ được đưa vào Google Earth Engine và BigQuery, mang lại cho các nhà khoa học và nhà nghiên cứu trên toàn thế giới quyền truy cập để phân tích dự báo của DeepMind.
Có liên quan
Bản tóm tắt thời tiết AI mới của Google có thể hữu ích khi bạn đang vội
Nhận thông tin thời tiết trong nháy mắt
Khám phá thêm từ Phụ Kiện Đỉnh
Đăng ký để nhận các bài đăng mới nhất được gửi đến email của bạn.
