Google поделился исследованиями ML, посвященными прогнозам осадков

ML имеет потенциал для применения в любой области. Google сегодня поделился исследованием «Машинное обучение для прогнозирования осадков с помощью радиолокационных изображений», в котором рассматривается вопрос о том, как прогнозы для локальных дождевых бурь и других краткосрочных погодных явлений все еще «особенно сложны».

Современные численные методы, которые непосредственно моделируют динамику атмосферы, эффекты океана, тепловое излучение и другие процессы / эффекты, ограничены вычислительными ресурсами. Например, Национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA) собирает около 100 терабайт данных в день.

Численные методы также занимают несколько часов. Если для расчета прогноза требуется 6 часов, это позволяет выполнять только 3-4 прогона в день, что приводит к прогнозам, основанным на данных более 6 часов, что ограничивает наши знания о том, что происходит сейчас.

Компания хочет справиться с краткосрочными прогнозами, известными как «прогнозирование текущей погоды», которые не соответствуют современным методам. Это полезно для «немедленных решений», таких как маршрутизация трафика, логистика и даже планирование эвакуации.

Подход Google использует радиолокационные данные и рассматривает прогноз погоды как проблему компьютерного зрения. Нейронная сеть узнает об «физике атмосферы только на учебных примерах, а не на основе априорных знаний о том, как на самом деле работает атмосфера».

В качестве типичного примера типа прогнозов, которые может генерировать наша система, рассмотрим проблему прогнозирования от радара к радару: учитывая последовательность радиолокационных изображений за прошедший час, предскажите, каким будет радиолокационное изображение через N часов, а обычно N колеблется от 0-6 часов.

По сравнению с тремя широко используемыми моделями прогнозирования, прогнозирование дождя от Google на основе ML «превосходит все три из этих моделей» в краткосрочной перспективе.

Одним из преимуществ метода ML является то, что прогнозы являются фактически мгновенными, а это означает, что наши прогнозы основаны на свежих данных, в то время как HRRR сдерживается вычислительной задержкой в ​​1-3 часа. Это приводит к улучшению прогнозов для методов компьютерного зрения для очень краткосрочного прогнозирования.

Двигаясь вперед, Google рассматривает возможность объединения своей системы с текущим методом, известным как быстрое обновление с высоким разрешением (HRRR), который лучше подходит для долгосрочных прогнозов благодаря использованию трехмерной физической модели.

Google поделился исследованиями ML, посвященными прогнозам осадков

Как можно видеть, качество нашего прогноза нейронной сети превосходит все три из этих моделей (так как синяя линия выше всех результатов других моделей).

ОСТАВЬТЕ ОТВЕТ

нажмите Enter и отправьте ваш комментарий
Пожалуйста, введите ваше имя

Встречайте Эльбрус-16S: 16-ядерный процессор с тактовой частотой 2 ГГц, разработанный в России по 16-нм техпроцессу

  На форуме «Микроэлектроника-2020» был продемонстрирован инженерный образец Эльбрус-16С - первого процессора на базе российской технологии. Он содержит в общей сложности 16 ядер с тактовой...

Ryzen 7 4700G от AMD быстрее, чем PS4: Режим Death Stranding & GTA V 1080p 50-60 FPS

Мы уже прошли множество тестов, показывающих возможности процессора APU Renoir на AM4, но на самом деле это более достойный внимания графический процессор, а не...

Intel в 2021 году передаст 180 тыс. Чипов по 6 нм из TSMC; AMD удвоит заказы на 7 нм до 200K

Похоже, что объявление Intel о приближении к сторонним литейным цехам пришло хорошо после того, как решение было фактически принято внутри компании. Согласно источникам, Intel...

На ноутбуки приходится 30% дохода Intel в 2 квартале 2020 года (5 844 млрд долларов), на ПК – 12% или 2 368 млрд долларов

Рынок ноутбуков - один из основных рынков Intel, на который приходится около 30% общего дохода компании во втором квартале 2020 года. Зная, что неудивительно,...

Доход Intel для настольных ПК во втором квартале 2020 года упал на 460 миллионов долларов на фоне высоких продаж AMD

Общий отчет Intel о доходах за второй квартал, возможно, был положительным, но не все сегменты сделали так же хорошо, как остальные. Платформа настольных компьютеров,...

AMD Ryzen 7 4700G разогнан до 5 ГГц по всем ядрам без LN2

Накануне запуска настольного компьютера Renoir у нас есть еще один впечатляющий результат, показывающий флагманский APU, Ryzen 7 4700G. Процессор был разогнан почти до 5...

В теме дня

Google поделился исследованиями ML, посвященными прогнозам осадков

Экран монитора: IPS vs TN vs VA: описание и сравнение характеристик

0
Представьте, что вы покупаете новый игровой монитор. Теперь, прежде чем отправиться (или онлайн), есть много вещей, чтобы рассмотреть. Разрешение и частота обновления - это...