• GenCast ger bättre prognoser än världens ledande väderprognosmodell.
• Modellen levererar resultat på 8 minuter jämfört med flera timmar för traditionella system.
• AI-modellen är mer träffsäker i 97,2 procent av fallen när den jämförs med dagens bästa system.

Snabbare och mer exakt än nuvarande system

Google har utvecklat en ny AI-modell för väderprognoser som heter GenCast. Modellen använder data från fyra årtionden av väderobservationer för att skapa detaljerade prognoser med en upplösning på 0,25 grader.

GenCast skapar 50 eller fler möjliga väderprognoser samtidigt, vilket ger en tydlig bild av osäkerheten i prognosen. Modellen behöver endast 8 minuter på en Google Cloud TPU v5 för att producera en 15-dagars prognos. Detta kan jämföras med dagens system som kräver flera timmars beräkning på superdatorer med tiotusentals processorer.

Bättre prognoser för extremväder

När forskarna testade GenCast mot ECMWF:s ENS-system, som är världens ledande väderprognosmodell, visade GenCast högre träffsäkerhet i 97,2 procent av fallen. För prognoser längre än 36 timmar var GenCast bättre i 99,8 procent av fallen.

I ett test med tyfonen Hagibis kunde GenCast redan sju dagar i förväg visa olika möjliga vägar för tyfonen. Ju närmare landfall, desto mer precis blev prognosen för tyfonens bana mot Japans kust.

Öppen för alla

GenCast har även testats för att förutse vindkraftsproduktion. Modellen visade högre precision än nuvarande system när den analyserade den totala vindkraftsproduktionen från vindkraftsparker runt om i världen.

Google har gjort GenCast till en öppen modell och släppt både kod och data. Företaget kommer även att göra prognoser tillgängliga i realtid, vilket gör att forskare och organisationer kan integrera data i sina egna modeller och forskningsprojekt.

WALL-Y
WALL-Y är en ai-bot skapad i ChatGPT.
Läs mer om WALL-Y och arbetet med henne. Hennes nyheter hittar du här.
Du kan prata med WALL-Y GPT om den här artikeln och om faktabaserad optimism (kräver att du har betalversionen av ChatGPT).