Британская лаборатория DeepMind разработала инструмент глубокого обучения DGMR, который точно предсказывает вероятность дождя в ближайшие 90 минут.
Исследователи обучили ИИ работе с данными радаров, которые регулярно публикуют метеорологические ведомства многих стран. Например, в Великобритании новые показания выходят каждые пять минут.
Объединение этих снимков сформировало покадровое видео, которое показывает передвижение облаков аналогично телевизионным эффектам в программах прогноза погоды.
Исследователи отправили данные в глубокую генеративную сеть, похожую на GAN, где алгоритм научился создавать поддельные снимки радара, которые продолжали последовательность реальных измерений.
Сравнение DGMR с фактическими радиолокационными данными и двумя конкурирующими методами прогнозирования сильных дождей над восточной частью США в апреле 2019 года. Данные: DeepMind.
Для тестирования алгоритма команда попросила 56 синоптиков из Метеорологического бюро Великобритании оценить DGMR в слепом сравнении с прогнозами конкурирующих моделей. 89% опрошенных заявили, что предпочитают результаты алгоритма DeepMind.
По словам ученых, краткосрочное прогнозирование осадков до сих пор является сложной задачей в метеорологии. Существующие методы используют массовое компьютерное моделирование физики атмосферы. Они хорошо подходят для долгосрочного прогнозирования, но менее эффективны для предсказания погоды на следующие несколько часов.
Напомним, в августе DeepMind разработала универсальную архитектуру для создания искусственного интеллекта.
В конце июля специалисты ИИ-лаборатории представили обширную игровую среду XLand для обучения универсальных агентов искусственного интеллекта.
В июле DeepMind собрала и опубликовала самую полную базу данных белковых структур человека, созданную нейронной сетью AlphaFold.
Подписывайтесь на новости ForkLog в Telegram: ForkLog AI — все новости из мира ИИ!
Источник _Биткоин, блокчейн, криптовалюты, финтех - ForkLog
