Нейросеть научили предсказывать точное время и место дождя DeepMind помогали британские синоптики

Аббревиатура DGMR расшифровывается как «глубокая генеративная модель дождя». Метеорологическая система работает на основе искусственного интеллекта и является, по мнению нескольких десятков экспертов, наиболее точной по целому ряду факторов, включая местоположение, протяженность зоны осадков, движение и интенсивность дождя — прогноз нейросети оказался точным в 89% случаев. Для прогнозирования система использует компьютерное моделирование атмосферы и глубокое обучение, а также снимки радиолокационного зондирования атмосферы планеты.

Великобритания публикует новые показания погодных радаров каждые пять минут — объединение этих снимков позволяет создать видеоролик, который демонстрирует движения дождя. DeepMind загрузила эти данные в глубокую генеративную сеть, которая обучена генерировать новые образцы данных, схожих с реальными из набора для обучения. DGMR в итоге научилась генерировать снимки, которые продолжали последовательность реальных измерений и тем самым прогнозировали осадки.

Компания работала над проектом в течение нескольких лет и теперь надеется на практическое применение нейросети. Предварительно обученная для Великобритании модель выложена в открытом доступе на GitHub. В DeepMind отметили, что прогнозирование сильных осадков по-прежнему остается трудной задачей даже для искусственного интеллекта, однако данная работа может послужить основой для разработки новых методов интеграции машинного обучения в метеорологию.

Нейросети помогают не только синоптикам, но и, к примеру, полицейским: московские власти пытаются взять на вооружение искусственный интеллект для поиска преступников: