Модель GenCast точно предскажет экстремальные погодные явления
Она уже справилась с предсказанием траектории тайфуна Хагибис
Новая вероятностная модель GenCast способна за восемь минут сделать прогноз погоды на 15 дней, и он по 97,2 процента метрик окажется более точным, чем у широко применяемого ансамбля ECMWF-ENS. Кроме того, модель показала значительно более точные результаты предсказания экстремальных погодных событий и может применяться для составления региональных прогнозов выработки ветряной энергетики. Описание модели опубликовано в журнале Nature.
Специалисты в области машинного обучения под руководством Илана Прайса (Ilan Price) из Google DeepMind применили диффузионную модель для генерации прогнозных траекторий погодных явлений и обучили ее на метеоданных реанализа ERA5 с 1979 по 2019 годы. Полученная модель прогноза погоды GenCast быстро выдает прогнозы погоды с географическим разрешением 0,25 градуса, которые особенно точны на промежутках от трех до пяти дней. Также она способна предсказывать траектории тропических циклонов — например, тайфуна Хагибис, который нанес огромный ущерб Японии в 2019 году — а также оценивать экстремальные температуры и скорости ветра.
На 65 процентов за примерно 1400 лет
Ареал восточноазиатских морских свиней — мелких китообразных, которые обитают только в реке Янцзы — за последние 1400 лет сократился на 65 процентов. В главном течении реки потери составили 33 процента, а в ее притоках и близлежащих озерах — 91 процент; сильнее всего ареал вида уменьшился в XX веке, в результате масштабного строительства плотин. Как сообщается в статье для журнала Current Biology, к таким выводам зоологи пришли, проанализировав 724 произведения классической китайской поэзии, авторы которых упоминали морских свиней.