Thời tiết thế nào? Đối với câu hỏi luôn làm đau đầu nhân loại này, các mô hình thời tiết hiện tại đưa ra câu trả lời tương đối đáng tin cậy. Với GenCast, DeepMind cung cấp một mô hình độ phân giải cao mới (0,25°) có thể cung cấp "dự báo tốt hơn, cho cả thời tiết hàng ngày và các sự kiện cực đoan, so với hệ thống hoạt động chính, ENS của Trung tâm Dự báo thời tiết tầm trung châu Âu (ECMWF), trước tới 15 ngày." Không gì ít hơn!
GenCast là một mô hình khuếch tán — một loại mô hình AI được sử dụng rộng rãi trong việc tạo ra hình ảnh, video và nhạc — nổi bật hơn hẳn so với các mô hình khác: nó đã được điều chỉnh theo hình học hình cầu của Trái đất và học cách tạo chính xác các xác suất phức tạp của các kịch bản thời tiết khác nhau trong tương lai, dựa trên trạng thái hiện tại của thời tiết.
© Google Mô hình được đào tạo bằng dữ liệu thời tiết trong bốn thập kỷ từ kho lưu trữ ECMWF. Để đánh giá hiệu suất của GenCast, DeepMind đã thử nghiệm các dự báo cho năm 2019 dựa trên dữ liệu đào tạo cho đến năm 2018. Kết quả: khả năng dự báo tốt hơn Trung tâm Châu Âu, với GenCast cho thấy độ chính xác cao hơn trong 97,2% trường hợp và trong 99,8% trường hợp trong khoảng thời gian dài hơn 36 giờ.
Một điểm cộng đáng kể là 15 ngày dự đoán của GenCast chỉ cần 8 phút tính toán cho một Google Cloud TPU v5 duy nhất (một đơn vị xử lý chuyên dụng do Google thiết kế để tăng tốc các phép tính liên quan đến trí tuệ nhân tạo). Các dự báo truyền thống như của ENS đòi hỏi nhiều giờ tính toán trên siêu máy tính.
Tuy nhiên, không có vấn đề gì khi loại bỏ các mô hình dự báo thời tiết cổ điển. Đầu tiên, vì dữ liệu do máy tính tạo ra được dùng để cung cấp cho AI. Và sau đó, Google, công ty vẫn tiếp tục hợp tác với các cơ quan dự báo thời tiết, nhận thấy rằng sự hợp tác là điều cần thiết để cải thiện dự báo và "phục vụ xã hội tốt hơn".
GenCast là một mô hình mở mà các nhà phát triển và dự báo viên có thể khai thác theo ý muốn. Sau đó, họ có thể tích hợp nó vào các mô hình và quy trình làm việc của riêng họ.
Nguồn: DeepMind
Chính xác hơn và ít tham lam hơn
GenCast là một mô hình khuếch tán — một loại mô hình AI được sử dụng rộng rãi trong việc tạo ra hình ảnh, video và nhạc — nổi bật hơn hẳn so với các mô hình khác: nó đã được điều chỉnh theo hình học hình cầu của Trái đất và học cách tạo chính xác các xác suất phức tạp của các kịch bản thời tiết khác nhau trong tương lai, dựa trên trạng thái hiện tại của thời tiết.
Một điểm cộng đáng kể là 15 ngày dự đoán của GenCast chỉ cần 8 phút tính toán cho một Google Cloud TPU v5 duy nhất (một đơn vị xử lý chuyên dụng do Google thiết kế để tăng tốc các phép tính liên quan đến trí tuệ nhân tạo). Các dự báo truyền thống như của ENS đòi hỏi nhiều giờ tính toán trên siêu máy tính.
Tuy nhiên, không có vấn đề gì khi loại bỏ các mô hình dự báo thời tiết cổ điển. Đầu tiên, vì dữ liệu do máy tính tạo ra được dùng để cung cấp cho AI. Và sau đó, Google, công ty vẫn tiếp tục hợp tác với các cơ quan dự báo thời tiết, nhận thấy rằng sự hợp tác là điều cần thiết để cải thiện dự báo và "phục vụ xã hội tốt hơn".
GenCast là một mô hình mở mà các nhà phát triển và dự báo viên có thể khai thác theo ý muốn. Sau đó, họ có thể tích hợp nó vào các mô hình và quy trình làm việc của riêng họ.
Nguồn: DeepMind
