https://mymsk.online/posts/id83888-kompanija-google-sozdala-model-prognozirovanija-pogody-s-ispolzovaniem-ii
Компания Google создала модель прогнозирования погоды с использованием ИИ
Компания превзошла другие модели прогнозирования погоды по точности, скорости и меньшими затратами.
Компания Google создала модель прогнозирования погоды с использованием ИИ
Компания превзошла другие модели прогнозирования погоды по точности, скорости и меньшими затратами.
2023-11-23T17:26+03:00
2023-11-23T17:26+03:00
2023-11-23T17:26+03:00
В мире
/html/head/meta[@name='og:title']/@content
/html/head/meta[@name='og:description']/@content
https://mymsk.online/uploads/prew/webp/k1mTvU1uSatzja8urUKt.webp
Разработанная Google новая модель прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта демонстрирует значительные преимущества по сравнению с долгосрочными правительственными моделями, требующими значительных инвестиций. Эта модель, обогнавшая даже высоко оцениваемую «Европейскую модель», считающуюся стандартом в области прогнозирования погоды, была освещена в издании Science.
Главное достоинство модели Google DeepMind, названной «GraphCast», заключается в ее способности предсказывать повседневную погоду и экстремальные явления, включая ураганы и аномальные температуры, с высокой точностью. Эта модель, обученная на данных за почти 40 лет, способна составить десятидневный прогноз с интервалами в шесть часов для различных населенных пунктов по всему миру менее чем за минуту, используя компьютеры небольшого размера.
По информации Центральной Службы Новостей, в отличие от классических погодных моделей, таких как «Европейская», управляемая Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды в Рединге, Великобритания, и «Американская» от Национального управления океанических и атмосферных исследований, которые основываются на сложных математических расчетах и требуют значительных вычислительных ресурсов, модели на базе ИИ используют другой метод. Они обучаются распознавать погодные закономерности из исторических данных и затем применяют эти знания для создания прогнозов, учитывая текущие условия. Этот процесс менее ресурсоемок и позволяет получать результаты в считанные минуты или даже секунды, что делает модели ИИ значительно более эффективными.
Моя Москва.онлайн
info@mymsk.online
Моя Москва.онлайн
2023
Новости
ru-RU
Моя Москва.онлайн
info@mymsk.online
Моя Москва.онлайн
Моя Москва.онлайн
info@mymsk.online
Моя Москва.онлайн
В мире
Компания Google создала модель прогнозирования погоды с использованием ИИ
Компания превзошла другие модели прогнозирования погоды по точности, скорости и меньшими затратами.
Автор: Александр Кондратьев
23 ноября 2023
Фото: © E. Vartanyan
Разработанная Google новая модель прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта демонстрирует значительные преимущества по сравнению с долгосрочными правительственными моделями, требующими значительных инвестиций. Эта модель, обогнавшая даже высоко оцениваемую «Европейскую модель», считающуюся стандартом в области прогнозирования погоды, была освещена в издании Science.
Главное достоинство модели Google DeepMind, названной «GraphCast», заключается в ее способности предсказывать повседневную погоду и экстремальные явления, включая ураганы и аномальные температуры, с высокой точностью. Эта модель, обученная на данных за почти 40 лет, способна составить десятидневный прогноз с интервалами в шесть часов для различных населенных пунктов по всему миру менее чем за минуту, используя компьютеры небольшого размера.
По информации Центральной Службы Новостей, в отличие от классических погодных моделей, таких как «Европейская», управляемая Европейским центром среднесрочных прогнозов погоды в Рединге, Великобритания, и «Американская» от Национального управления океанических и атмосферных исследований, которые основываются на сложных математических расчетах и требуют значительных вычислительных ресурсов, модели на базе ИИ используют другой метод. Они обучаются распознавать погодные закономерности из исторических данных и затем применяют эти знания для создания прогнозов, учитывая текущие условия. Этот процесс менее ресурсоемок и позволяет получать результаты в считанные минуты или даже секунды, что делает модели ИИ значительно более эффективными.