Корпорация Google представила нейронную сеть MetNet, которая может прогнозировать погоду на восемь часов вперёд. В компании утверждают, что алгоритм может предугадать осадки с точностью до одного километра на местности и до двух минут по времени.

Новая нейронная сеть превосходит модель, которую использует Национальное управление океанических и атмосферных исследований (NOAA). Их алгоритмы также прогнозируют на семь-восемь часов вперёд, однако менее точны, а также тратят в десятки раз больше времени.

Входные данные в сеть поступают автоматически от радиолокационных станций и спутниковых сетей без необходимости проверки человеком. Система получает данные о наличии и составе облаков над поверхностью Земли, а также о скорости их движения. На выходе MetNet показывает распределение вероятностей, которое используется для определения наиболее вероятных уровней осадков в различных регионах США. Модель рассчитывает прогноз погоды для квадратов 64 на 64 километра с разрешением в один километр. При этом для каждого участка нейросети необходимы данные из соседних квадратов. Так, если предположить, что облака движутся со скоростью 60 км/ч, то за восемь часов они пройдут в одну сторону 480 километров. Поэтому нейросеть использует для прогнозирования каждого из квадратов данные из участка 1024 на 1024 километра, в центре которого и будет необходимая территория. В результате же сеть на выходе оценивает вероятность осадков на каждом квадратном километре США.



По словам представителей Google, MetNet сравнивали с моделью NOAA и базовой моделью прогнозирования погоды методом оптического потока, которая позволяет предугадывать осадки лишь на два часа вперёд. Новая нейросеть оптимизирована для параллельных множественных вычислений на более мелких участках поверхности планеты, а также хорошо подходит для работы на специальном оборудовании — например, на тензорном процессоре Google. Это позволяет существенно сократить время расчёта до нескольких секунд, в то время как модель NOAA предугадывает погоду на отдельно взятых участках в течение часа. Кроме того, из-за стохастической природы атмосферы Земли, с увеличением времени прогнозирования растёт и вероятность ошибки. Поэтому MetNet будет более эффективна, чем модель NOAA — в отличие от неё, нейросеть Google показывает распределение вероятностей, а не единственное потенциальное значение осадков.