Новая генеративная модель искусственного интеллекта SEEDS от Google сможет уменьшить неопределенность в прогнозировании погоды. По сообщениям в блоге Google Research, она использует другие вероятностные модели для управления шумом при диффузии.
Google Research анонсировала новую генеративную модель ИИ, которая способна улучшить точность и уменьшить неопределенность в прогнозировании погоды. Она получила название Scalable Ensemble Envelope Diffusion Sampler или SEEDS.
Google уже имеет опыт работы над моделями прогнозирования погоды, включая GraphCast, способную предсказывать погоду на 10 дней вперед, и MetNet-3, модель с высоким разрешением для прогноза на 24 часа. Однако SEEDS особенна тем, что делает прогноз более точным и менее затратным.
Согласно сообщениям в блоге Google Research, SEEDS использует другие вероятностные модели для управления шумом при диффузии. ИИ-модель обучалась на основе таких показателей, как гистограмма ранга, среднеквадратичная ошибка (RMSE) и непрерывный ранжированный показатель вероятности (CRPS). В документе указано, что SEEDS улучшает точность начального прогноза, требуя меньше прогнозных генераций за определенный период времени.
Исследовательская команда также представила примеры использования модели и обнаружила, что она обеспечивает большую надежность, чем гауссова модель. SEEDS еще не прошла экспертную оценку, но уже в ближайшее время может быть преобразована для коммерческих целей.