Londone įsikūrusios DI tyrimų laboratorijos „Google DeepMind“ išrastas „GenCast“ „parodė geresnius prognozavimo įgūdžius“ nei dabartinis pasaulyje pirmaujantis modelis, trečiadienį pranešė bendrovė.
Europos vidutinės trukmės orų prognozių centras (The European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) rengia prognozes 35 šalims ir yra laikomas pasauliniu meteorologinio tikslumo etalonu.
Tačiau „DeepMind“ pareiškė, jog „GenCast“ pranoko centro prognozių tikslumą daugiau nei 97 proc. iš 1320 realių abiems modeliams pateiktų 2019-ųjų orų scenarijų.
Modelis buvo apmokytas remiantis keturių dešimtmečių temperatūros, vėjo greičio ir oro slėgio duomenimis (nuo 1979 m. iki 2018 m.) ir gali parengti 15 dienų prognozę vos per aštuonias minutes (šiuo metu tai užtrunka kelias valandas).
„GenCast“ teikia tikslesnes tiek kasdienių orų, tiek ekstremalių reiškinių prognozes nei geriausia operacinė sistema... iki 15 dienų į priekį“, – teigiama „DeepMind“ pranešime.
Mokslininkai įspėja, kad dėl žmogaus sukeltos klimato kaitos ekstremalūs orai darosi vis dažnesni ir brutalesni.
Praėjusį rugpjūtį Havajuose kilę miškų gaisrai nusinešė apie 100 žmonių gyvybių. Vietos gyventojai kritikavo valdžios institucijas teigdami, kad niekas jų neįspėjo apie artėjančius gaisrus.
Šią vasarą Maroke staigi karščio banga per 24 valandas pražudė mažiausiai 21 žmogų. Rugsėjį Floridoje ir kitose pietrytinėse JAV valstijose uraganas „Helene“ nusinešė 237 žmonių gyvybes.
„DeepMind“ teigė, kad „GenCast“ „nuosekliai pranoko“ dabartinį pirmaujantį orų modelį prognozuojant ekstremalius karščius, ekstremalius šalčius ir smarkaus vėjo gūsius.
„Tikslesnės ekstremalių orų pavojaus prognozės gali padėti išgelbėti daugiau gyvybių, išvengti žalos ir sutaupyti pinigų“, – apibendrino „DeepMind“.
