A Google kutatói olyan mesterségesintelligencia-modelleket fejlesztettek, amelyek a ciklonok várható pályáját és erősségét is segíthetik pontosabban előre jelezni. A WeatherNext rendszereket 50 év történelmi időjárási adataival tanították, így a korábbi fizikai modellek mellett a múltbeli időjárási mintázatokat is felhasználják.
A ciklonok előrejelzése korábban jelentős számítási kapacitást igényelt: a fizikai modellek működtetéséhez szállítókonténer méretű, illetve akár háromemeletes épületekhez hasonlítható szuperszámítógépeket használtak. A WeatherNext modelljei ezzel szemben egyetlen TPU-n, vagyis tenzorprocesszoron is futtathatók.
Több idő maradhat a felkészülésre
A Google DeepMind beszámolója szerint az AI használata egyetlen modellgeneráció alatt hozott akkora előrelépést, amekkorát a meteorológiai kutatások korábban nagyjából egy évtized alatt értek el. Az időjárási szolgálatok azt vizsgálják, hogyan lehetne a nyilvános előrejelzési időtartamot ötről hét napra növelni.
A forrás a Melissa hurrikánt is példaként említi. A vihar kezdetben gyengének tűnt, a WeatherNext nagy bizonyosságú előrejelzései azonban a Google szerint jelezték, hogy gyorsan erősödhet: a rendszer az első kategóriából az ötödik kategóriába történő fejlődést is napokkal a szárazföldet érés előtt előre látta. A National Hurricane Centerrel együttműködve a hatóságok Jamaicán egy további napot kaptak a sürgősségi intézkedések előkészítésére.
Nyíltan hozzáférhető modellek
A Google közlése szerint a WeatherNext 2 és a WeatherNext ciklonmodelljeit nyílt forráskódúvá tették. A kutatók emellett létrehozták a Weather Lab interaktív weboldalt is, hogy a tudományos közösség szabadon kísérletezhessen a rendszerekkel.
Ez is most történt – olvassa el!
A Google Antigravity több összetett matematikai és mérnöki feladatot oldott meg
A Google Antigravity Teamwork keretrendszerét a Gemini 3.7 Flash modellel kapcsolva hét nyitott matematikai és elméleti számítástechnikai problémára találtak megoldást, emellett egy RISC-V-processzorszimulátort és nyílt f…
