ԱԲ-ն առաջին անգամ իր ճշգրտությամբ գերազանցել է եղանակի կանխատեսման ավանդական համակարգին

Արհեստական բանականությունը (ԱԲ), օգտագործելով տվյալների հավաքման և վերլուծության ավանդական համակարգերը, առաջին անգամ կարողացել է եղանակը կանխատեսել շատ ավելի ճշգրիտ, քան օդերևութաբանները:

Science ամսագրում հրապարակված ուսումնասիրության համաձայն՝ Google DeepMind ընկերության GraphCast նեյրոցանցը կանխատեսումների ճշգրտությամբ գերազանցել է Միջին հեռավորության եղանակի կանխատեսումների եվրոպական կենտրոնին:

Հետազոտության ընթացքում GraphCast-ը կարողացել է ավելի ճշգրիտ կանխատեսում կազմել 1380 ստուգված պարամետրերի 90%-ի դեպում, ներառյալ՝ ջերմաստիճանը, ճնշումը, քամու արագությունն ու ուղղությունը և խոնավությունը, և, ամենակարևորը, զգալիորեն գերազանցել է իր մրցակցին բնական արտակարգ իրադարձությունների կանխատեսման հարցում: Բացի դրանից, նեյրոցանցը դա անում է շատ ավելի արագ, քան ավանդական կանխատեսման համակարգը:

Հետազոտությունում նշվում է, որ նեյրոցանցը տասը օրվա կտրվածքով եղանակային հարյուրավոր փոփոխականներով ամբողջ աշխարհի համար եղանակը կանխատեսում է մեկ րոպեից պակաս ժամանակում։

Միջին հեռավորության եղանակի կանխատեսումների եվրոպական կենտրոնի մեքենայական ուսուցման ծրագրի համակարգող Մեթյու Չանտրին Financial Times-ին ասել է, որ օդերևութաբանության ոլորտում արհեստական բանականությունը զարգացել է «շատ ավելի արագ և շատ ավելի ուժեղ, քան մենք սպասում էինք ընդամենը երկու տարի առաջ»:

Բացի դրանից, ըստ նրա, հաշվարկների համար պահանջվող էներգիայի սպառման առումով նեյրոցանցը նաև «հազար անգամ» ավելի արդյունավետ է, քան ավանդական համակարգերը։