Kilala ang Google sa mga nakakagambalang inobasyon nito at, sa yugtong ito, nagulat tayo sa mga hakbang na ginagawa nito sa mundo ng artificial intelligence (AI). Matapos ang mga taon ng pananaliksik at pag-unlad, ang kumpanya ay pinamamahalaang makipagsapalaran sa lugar ng meteorolohiko. Ang dalawang pinakabagong karagdagan ng Google sa lugar na ito ay GraphCast at SEEDS, dalawang modelong pinapagana ng AI na hinuhulaan ang lagay ng panahon nang mas tumpak at may mahusay na kakayahang mahulaan ang mga kaganapan sa matinding lagay ng panahon.
GraphCast, isa sa mga modelo ng AI ng Google upang hulaan ang lagay ng panahon
GraphCast Ito ay isang modelo ng AI na binuo ng Google batay sa graph neural network. Ito ay may kakayahang mag-forecast ng mga kondisyon ng panahon na may walang kapantay na katumpakan, kahit na lampasan ang reference simulation system na ginagamit ng European Center for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF).
Hinulaan ng GraphCast ang lagay ng panahon na may resolution na 0.25 degrees longitude/latitude (28 km x 28 km sa equator), kaya ito ay may kakayahang sumaklaw ng higit sa isang milyong punto sa ibabaw ng Earth. Sa bawat isa sa mga puntong ito, hinuhulaan ng modelo ang mga variable gaya ng temperatura, bilis ng hangin at direksyon, presyon sa antas ng dagat, partikular na kahalumigmigan at temperatura sa 37 na antas ng altitude.
Gayundin, Ang GraphCast ay maaaring makabuo ng 10-araw na mga pagtataya na may walang kaparis na katumpakan wala pang isang minuto sa isang Google TPU v4 machine. Sa paghahambing, ang mga kumbensyonal na diskarte ay maaaring tumagal ng mga oras ng pag-compute sa mga supercomputer na may daan-daang mga makina.
Maagang babala ng mga matinding kaganapan
Ang pinakakahanga-hangang bagay tungkol sa GraphCast ay ang kapangyarihan nitong tukuyin ang mga malalang kaganapan sa panahon nang mas maaga kaysa sa mga tradisyonal na modelo ng pagtataya. Maaaring hulaan ng GraphCast ang paggalaw ng mga bagyo nang may matinding katumpakan, nailalarawan ang mga ilog sa atmospera na nauugnay sa mga panganib sa baha at hulaan ang paglitaw ng matinding temperatura.
Ang kakayahang ito Maaari itong magligtas ng mga buhay sa pamamagitan ng pagpapahintulot sa amin na mas maghanda para sa mga mapanganib na kaganapan sa klima.. Halimbawa, noong Setyembre 2023, isang live na bersyon ng GraphCast na na-deploy sa website ng ECMWF ang hinulaang lalabas ang Hurricane Lee sa Nova Scotia siyam na araw nang mas maaga, habang ang mga tradisyonal na pagtataya ay may mas malaking pagkakaiba-iba sa lokasyon. at ang sandali ng epekto.
SEEDS, ang generative AI model ng Google
Ang SEEDS at GraphCast ay ang dalawang AI model na pagmamay-ari ng Google na tumpak na hulaan ang lagay ng panahon.
Habang nakatuon ang GraphCast sa mga pangmatagalang hula, nakabuo din ang Google SEEDS (Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler), isang generative AI model na idinisenyo upang mapabilis ang pag-unlad sa pagtataya ng panahon.
Ang SEEDS ay maaaring makabuo ng malalaking ensemble ng pagtataya mula sa isa o dalawang pagtataya lamang ng isang operating system para sa numerical weather prediction. Ang mga nabuong ensemble na ito ay gumagawa ng mga makatotohanan at makatotohanang mga pagtataya, habang tumutugma o lumalampas sa mga sukatan ng kasanayan ng mga ensemble na nakabatay sa pisika, tulad ng rank histogram, root mean square error, at niraranggo ang tuluy-tuloy na marka ng posibilidad.
Ang computational cost ng SEEDS ay bale-wala kumpara sa oras ng pag-compute na kailangan sa mga supercomputer upang makagawa ng tradisyonal na pagtataya. Maaari kang bumuo ng 256 na miyembro ng ensemble (sa 2° resolution) sa loob lang ng 3 minuto sa Google Cloud TPUv3-32 instance at madaling i-scale sa mas mataas na performance sa pamamagitan ng pag-deploy ng mas maraming accelerators.
Ang parehong GraphCast at SEEDS ay kumakatawan sa pag-unlad sa hula ng panahon. Sa mga darating na taon, inaasahang gagamitin ang generative AI para sa pagtulad at pagproseso ng mga pagtataya ng lagay ng panahon upang mailapat ang mga ito sa mga lugar ng pananaliksik tulad ng pagtatasa ng panganib sa klima.
Bukod dito, Sa pamamagitan ng pagbubukas ng source code ng GraphCast, pinapayagan ng Google ang mga siyentipiko at meteorologist mula sa buong mundo upang makinabang mula sa mga pagbabagong ito.