Новости науки "Русского переплета" Rambler's Top100
Портал | Содержание | О нас | Пишите | Новости | Книжная лавка | Голосование | Топ-лист | Регистрация | Дискуссия
Лучшие молодые
ученые России

Подписаться на новости

АВТОРСКИЕ НАУЧНЫЕ ОБОЗРЕНИЯ

"Физические явления на небесах" | "Terra & Comp" (Геология и компьютеры) | "Неизбежность странного микромира"| "Научно-популярное ревю"| "Биология и жизнь" | Теорфизика для малышей
Семинары - Конференции - Симпозиумы - Конкурсы

НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"
Проект поддержан Международной Соросовской Программой образования в области точных наук.
Новости из мира науки и техники
The Best of Russian Science and Technology
Страницу курирует проф. В.М.Липунов
"Русский переплет" зарегистрирован как СМИ. Свидетельство о регистрации в Министерстве печати РФ: Эл. #77-4362 от
5 февраля 2001 года. При полном или частичном использовании
материалов ссылка на www.pereplet.ru обязательна.

Тип запроса: "И" "Или"

24.04.2024
15:34

Google создает ИИ-модель, которая предсказывает погоду точнее метеорологов

    Новая система использует генеративный искусственный интеллект для прогнозирования погоды. Это быстрее и дешевле, чем работа крупнейших метеорологических агентств мира.

    Google выпустила модель искусственного интеллекта (ИИ), которая генерирует точные прогнозы погоды. Ее назвали Scalable Envelope Diffusion Sampler (SEEDS). Она разработана аналогично популярным LLM-моделям, таким как ChatGPT, и генеративным ИИ-инструментам, таким как Sora, которые генерируют видео из текстовых подсказок.

    SEEDS генерирует несколько погодных сценариев гораздо быстрее и дешевле, чем традиционные модели прогнозирования.

    Модель создает модели прогнозирования на основе физических измерений, собранных метеорологическими агентствами. В частности, рассматривается взаимосвязь между единицей потенциальной энергии на массу гравитационного поля Земли в средней тропосфере и давлением на уровне моря — двумя распространенными мерами, используемыми в прогнозировании.

    Ученые описали вычислительные затраты, связанные с работой SEEDS, как «незначительные» по сравнению с современными методами. Google сообщает, что пропускная способность системы можно легко масштабировать, используя больше ускорителей.

    По информации https://hightech.fm/2024/04/23/ai-model-seeds

    Обозрение "Terra & Comp".

Помощь корреспонденту
Кнопка куратора
Добавить новость
Добавить новости
НАУКА В "РУССКОМ ПЕРЕПЛЕТЕ"

Если Вы хотите стать нашим корреспондентом напишите lipunov@sai.msu.ru

 

© 1999, 2000 "Русский переплет"
Дизайн - Алексей Комаров

Rambler's Top100