
AI GraphCast překonává dosavadní předpovědi počasíAI GraphCast, nový model umělé inteligence od Google DeepMind, nabízí předpovědi počasí na 10 dní s nebývalou přesností a rychlostí. Tento model přináší zásadní změnu v přístupu k předpovědím počasí, kombinující pokročilé technologie a historická data.
GraphCastAI GraphCast představuje špičku v technologii předpovědí počasí. Podle slov Remiho Lama GraphCast Technologie GraphCastAI GraphCast je postaven na pokročilých principech strojového učení, konkrétně využívá technologii grafových neuronových sítí (GNN). Tyto sítě jsou ideální pro zpracování dat, která mají prostorovou strukturu, což je klíčové pro modelování komplexních meteorologických jevů. Grafové neuronové sítě umožňují modelu efektivně zpracovávat a analyzovat rozsáhlé množství meteorologických dat rozložených po celém povrchu Země. Díky této technologii je AI GraphCast schopen provádět předpovědi s vysokým rozlišením. Model pracuje s rozlišením 0,25 stupně zeměpisné délky/šířky, což odpovídá přibližně 28 km x 28 km na rovníku. To umožňuje modelu pokrýt celý povrch Země více než milionem jednotlivých bodů, což zajišťuje vysokou přesnost a detailnost předpovědí. Klíčovým aspektem AI GraphCast je jeho schopnost zpracovávat a analyzovat data na těchto mnoha bodech současně, což umožňuje rychlé a přesné předpovědi počasí na globální úrovni. Tato schopnost je zvláště důležitá pro identifikaci a předpověď extrémních povětrnostních jevů, jako jsou bouře, cyklony nebo vlny extrémních teplot, které mohou mít významný dopad na společnost a životní prostředí. Významným přínosem AI GraphCast je také jeho efektivita. Přestože byl trénink modelu výpočetně náročný, výsledný model předpovědí je vysoce efektivní. Vytvoření desetidenní předpovědi pomocí AI GraphCast trvá méně než minutu na jednom stroji Google TPU v4. Pro srovnání, desetidenní předpověď pomocí tradičních metod, jako je HRES, může vyžadovat hodiny výpočtů na superpočítači s několika stovkami strojů. Prvotřídní výsledkyVýsledky AI GraphCast jsou pozoruhodné, zejména když je srovnáme se zavedenými standardy v oblasti meteorologických předpovědí. V komplexním hodnocení výkonu, kde byl GraphCast porovnáván s HRES - považovaným za zlatý standard v deterministických systémech předpovědi počasí, dosáhl GraphCast významného úspěchu. Model předčil HRES v přesnosti předpovědí ve více než 90% z celkem 1380 testovaných proměnných a časových předstihů. Tento výkon je obzvláště významný, protože ukazuje, jak AI GraphCast překonává tradiční metody nejen v rychlosti, ale také v přesnosti předpovědí. Přesnost předpovědí je klíčová pro předvídání a přípravu na extrémní povětrnostní události, což může mít zásadní dopad na plánování a bezpečnost společnosti. Tento úspěch AI GraphCast je důkazem toho, že kombinace strojového učení a pokročilých datových analýz může vést k významným zlepšením v předpovědích počasí, což je oblast, která tradičně spoléhala na složité fyzikální modely a výpočetní techniky. GraphCast může zásadně ovlivnit roli předpovědí počasíAI GraphCast představuje nejen technologický pokrok v předpovědích počasí, ale má také hluboký dopad na společnost a průmysl. Jeho schopnost poskytovat přesnější a rychlejší předpovědi má potenciál zachraňovat životy a minimalizovat škody způsobené extrémními povětrnostními jevy. Jak uvádí Lam: Model je schopen s vysokou přesností předpovídat trajektorie cyklonů a dalších extrémních povětrnostních jevů dále do budoucnosti. Tato schopnost je klíčová pro včasné varování a přípravu na potenciálně devastující události. Kromě toho AI GraphCast identifikuje atmosférické řeky, což jsou úzké oblasti atmosféry, které přenášejí většinu vodní páry mimo tropické oblasti. Intenzita atmosférické řeky může naznačovat, zda přinese prospěšný déšť nebo povodně. Ostatně ve stále se oteplujícím světě je předpovídání extrémních teplot stále důležitější. AI GraphCast je schopen charakterizovat, kdy teploty vystoupí nad historicky nejvyšší hodnoty pro danou lokalitu. Tato schopnost je zásadní pro předvídání vln veder, což jsou narušující a nebezpečné události, které se stávají stále běžnějšími. Zdroje
Daniel Beránek, 03.12.2023 19:21 Francouzští vývojáři Mistral, známí svou láskou k open-source, přichází s novým AI modelem Mistral Small 3. S 24 miliardami parametrů je sice menší než konkurenční obři, zato však nabízí rychlost, nízké... Nové AI modely DeepSeek R1 a Qwen2.5-Max představují dva odlišné přístupy k tréninku a provozním nárokům, které by mohly zásadně ovlivnit budoucí vývoj umělé inteligence. Zatímco DeepSeek R1 se profiluje jako model postavený na... Grok, umělý inteligentní asistent od společnosti xAI, udělal další krok na cestě k větší dostupnosti. Coby samostatná aplikace se šíří na další platformy. Co Grok nabídne, kde ho již můžeme vyzkoušet a co teprve přijde?
... Nejhorší je, když najdete filmovou perlu, ale nemáte k ní titulky. A když už je najdete, tak nesedí. A i když ve VLC posunete jejich časování vůči časování zvukové stopy, tak se ty stopy neustále rozcházejí - a to dokonce nikoliv symetricky. To pak... |