Google şirkətinin süni zəka sahəsində fəaliyyət göstərən DeepMind laboratoriyası 10 gün müddətinə ən dəqiq hava proqnozlarını tərtib etməyi bacaran süni zəka sistemini hazırlayıb. Hazırlanmış bu süni zəka sistemi GraphCast adını əldə edib. O, hava proqnozları sahəsinin standartı hesab edilən HRES (High-Resolution Forecast) sistemindən daha dəqiq və sürətli çalışır. GraphCast-ın məlumatlar öz növbəsində Avropa Orta Müddətli Hava Proqnozları Mərkəzinin (ECMWF) mütəxəssisləri tərəfindən analiz edilib. Sistemin hal hazırda işlək versiyası ECMWF saytında yerləşdirilib.

     

Sistem sentyabr ayında 9 gün öncədən Yeni Şotlandiya sahillərində Li qasırğasının baş verəcəyini proqnozlaşdırmışdı. Standart proqnozlaşdırma sistemləri isə qasırğanın baş verəcəyini yalnız 6 gün öncədən proqnozlaşdırmışdılar. Bununla yanaşı həmin sistemlər qasırğanın baş verəcəyi zaman və sahil zonasına çıxış yeri məsələlərində dəqiq proqnozları təqdim etməmişdilər. GraphCast hətta təhlükəli hava şəraitlərinin təyin edilməsində təlimatlandırılmaması halında da onları identifikasiya etməyi bacarır. Sistemə siklonların sadə müşahidəsi üsulunun inteqrasiyası vasitəsilə GraphCast onların hərəkətlərini HRES-dən daha dəqiq təyin edir.

     

Son illərdə hava şəraitlərinin gözlənilməz xarakter sərgilədiklərini nəzərə alsaq, daha öncədən dəqiq proqnozlaşdırma müxtəlif sahələr üçün kritik səviyyədə vacib ola bilər. Hava şəraitinin ənənəvi proqnozlaşdırma üsulları çox qəliz fiziki hesablamalara əsaslanırlar. Həmin hesablamalar alqoritmlərə çevrilir və daha sonra onlar superkompüterlər vasitəsilə emal edilirlər. Bu, çox qəliz bir prosesdir və xüsusi biliklərlə böyük hesablama resurslarını tələb edir.

   

GraphCast özündə machine learning sistemini və diaqram neyron şəbəkəsini (məkan strukturlu məlumatların emalı arxitekturası) birləşdirir. Səbəb-nəticə əlaqələrinin analizi üçün sistem 40 illik meteorologiya məlumatları əsasında təlimatlandırılıb. Diqqət çəkən nəticələrə baxmayaraq GraphCast hələ hazırlanma mərhələsindədir. Sistem siklonların hərəkətlərini dəqiq şəkildə təyin etsə də, ənənəvi üsullardan fərqli olaraq onların göstəricilərini tərtib edə bilmir.