DeepMind เผยแพร่งานวิจัย GraphCast โมเดล AI สำหรับการพยากรณ์อากาศ โดยสามารถพยากรณ์อากาศใน 10 วันข้างหน้า ซึ่ง DeepMind บอกว่าทำได้แม่นยำและประมวลผลรวดเร็วว่าเครื่องมือพยากรณ์อากาศมาตรฐานสูงปัจจุบัน

วิธีการพยากรณ์อากาศแบบปัจจุบันนั้นมักคำนวณด้วย Numerical Weather Prediction ซึ่งมีสมการฟิสิกส์ที่ใช้เวลาประมวลผลนาน และต้องการทรัพยากรสมรรถนะสูง แนวคิดของ GraphCast ใช้การเทรนข้อมูลประวัติสภาพอากาศย้อนหลังระดับหลายสิบปี เพื่อดูความสัมพันธ์ของปัจจัยและผลที่เกิดขึ้นต่อสภาพอากาศในโลก ข้อมูลที่ใช้ตอนนี้คือ ERA5 ขององค์กรพยากรณ์อากาศ ECMWF ย้อนหลัง 40 ปี

ผลการพยากรณ์อากาศ GraphCast สามารถให้ข้อมูลได้ที่ระดับ 0.25 องศาของละติจูดและลองจิจูด (28x28 ตารางกิโลเมตร) ได้ทั้งข้อมูลอุณหภูมิ ความเร็วลม-ทิศทาง ระดับน้ำทะเล ค่าความชื้น ผลการทดสอบได้ความแม่นยำที่ระดับ 90%

GraphCast ยังสามารถประเมินสถานการณ์ระดับภัยพิบัติได้เร็วกว่าวิธีการเดิม โดยยกตัวอย่างเฮอริเคนลี ที่สามารถระบุพื้นที่กระทบได้ล่วงหน้า 9 วัน ขณะที่ระบบเดิมประกาศเตือนล่วงหน้าที่ 6 วัน

ที่มา: DeepMind