Odkrycia technologiczne ciągle nas zaskakują, a najnowsze osiągnięcie Google może właśnie zrewolucjonizować sposób, w jaki prognozujemy pogodę.
Google właśnie zaprezentował NeuralGCM, innowacyjny model prognozowania pogody, który łączy w sobie uczenie maszynowe i tradycyjne techniki prognozowania. To połączenie może wydawać się tak naturalne jak deszcz w Londynie, ale przynosi zdumiewające korzyści, które mogą całkowicie zmienić nasze podejście do przewidywania pogody.
Tradycyjne modele prognozowania pogody, znane jako modele cyrkulacji ogólnej (GCM), są jak stary dobry szachista, który musi przemyśleć każdy ruch na ogromnej szachownicy podzielonej na komórki o wielkości do 100 kilometrów. Te modele opierają się na skomplikowanych równaniach fizycznych, które symulują ruch powietrza, wody i energii na naszej planecie. Nie ma co ukrywać, że utrzymanie takich symulacji to ciężka praca nawet dla największych superkomputerów świata.
Z drugiej strony, modele oparte na uczeniu maszynowym, choć błyskawiczne i efektywne w krótkoterminowych prognozach, często mają problem z długoterminową stabilnością i rzadkimi ekstremalnymi zjawiskami pogodowymi. Właśnie tutaj na scenę wkracza NeuralGCM – hybrydowy model, który łączy dokładność i możliwości długoterminowe GCM z szybkością i efektywnością modeli uczenia maszynowego.
Co więcej, NeuralGCM jest dostępny za darmo, co z pewnością ucieszy naukowców chcących rozwijać ten model. Stephan Hoyer z Google Research, jeden z twórców modelu, nie kryje entuzjazmu. W swoim tweecie zachęca do zapoznania się z opisem projektu i kodem źródłowym, które są dostępne online.
Wyniki badań są więcej niż obiecujące – NeuralGCM nie tylko dorównuje dokładnością najlepszym obecnym modelom GCM, ale również osiąga porównywalne wyniki prognoz z modelami uczenia maszynowego na krótki termin, a także z prognozami zespołowymi Europejskiego Centrum Prognoz Średnioterminowych na okres od jednego do piętnastu dni.
Co ciekawe, NeuralGCM jest znacznie mniej zasobożerny niż tradycyjne modele, co oznacza oszczędność od 3 do 5 rzędów wielkości zasobów obliczeniowych.
Google pokazuje, że połączenie uczenia maszynowego z tradycyjnymi modelami fizycznymi może otworzyć nowe możliwości nie tylko w prognozowaniu pogody, ale także w takich dziedzinach jak odkrywanie nowych materiałów, składanie białek czy projektowanie wielofizyczne. A przy okazji, może to być krok w stronę bardziej ekologicznego wykorzystania zasobów obliczeniowych, co w dobie krytyki centrów danych za ich wpływ na klimat, jest niezwykle istotne.
NeuralGCM to nie tylko kolejna pogodowa aplikacja, to prawdziwy przełom, który może na nowo zdefiniować nasze podejście do modelowania klimatu i pogody. Czyż to nie brzmi jak prognoza na lepsze jutro?