Компания DeepMind представила инновационную систему прогнозирования погоды GraphCast.
Согласно тестам, она в среднем превзошла стандартную модель ECMWF более чем на 90% по 1300 тестовым районам. Особенно высокие результаты были в прогнозировании погодных явлений в тропосфере — 99% точности в прогнозах осадков и температуры.
GraphCast использует машинное обучение на базе 40-летних метеоданных. Она может выполнять расчёты менее чем за минуту и прогнозировать погоду в более 1 млн. точек глобальной сетки.
В отличие от физических моделей, она основывается на исторических наблюдениях. ECMWF уже начал использовать GraphCast в прогнозах — это прорыв.
Вместе с тем, она ещё уступает традиционным подходам в прогнозах осадков. Поэтому метеорологи сочетают старые и новые методы для большей точности. В целом GraphCast показала высокий потенциал в улучшении прогнозирования погодных рисков.