Швейцарский стартап заявляет, что его искусственный интеллект для прогнозирования погоды превосходит Microsoft и Google

      Швейцарский стартап Jua выпустил модель погоды на основе ИИ, которая, по его утверждению, превосходит ведущие системы от технологических гигантов — возможно, становясь самым точным прогнозистом в мире.

      Jua утверждает, что его модель — под названием EPT-2 — быстрее и точнее, чем Aurora от Microsoft и Graphcast от Google DeepMind. В отдельных рецензируемых исследованиях обе эти модели оказались более точными, чем прогноз ENS Европейского центра среднесрочного прогнозирования погоды (ECMWF), широко признанный мировым лидером.

      Jua подтверждает свои смелые заявления новым отчетом, опубликованным сегодня, который сравнивает EPT-2 с ведущими моделями — включая Aurora и двумя лучшими моделями ECMWF: ENS и IFS HRES.

      Согласно отчету, EPT-2 оказался лучше, демонстрируя наиболее точные прогнозы по всем показателям. Он превзошел Aurora на ключевых переменных, таких как скорость ветра на высоте 10 метров и температура воздуха на высоте 2 метров за 10-дневный период, ускорил выполнение прогнозов на 25% и продемонстрировал наименьшие показатели ошибок среди всех протестированных моделей. Jua заявляет, что при этом он использовал на 75% меньше вычислительных ресурсов, чем Aurora, которая является второй по эффективности системой.

      Исследование должно быть опубликовано на архиве open-access arXiv на следующей неделе, сообщает Jua.

      Модель Graphcast от DeepMind в исследовании не участвовала. Тем не менее, Марвин Габлер, CEO и соучредитель Jua, уверен, что его модель сможет обойти всякую конкуренцию.

      «Мы уважаем такие платформы, как Microsoft Aurora, GraphCast и Tomorrow.io, но они либо слишком медленные, либо слишком узкоспециализированные, либо всё еще опираются на устаревшие инфраструктурные решения», — заявил Габлер.

      Прогнозирование погоды на основе ИИ в последние годы набирает обороты благодаря спросу на более точные и недорогие методы предсказания климата Земли.

      Традиционные модели погоды, такие как those from ECMWF или NOAA, используют сложные физические уравнения, выполняемые на суперкомпьютерах стоимостью миллиардов долларов. Модели на базе ИИ обходят эти уравнения, обучаясь выявлять закономерности на огромных наборах данных, что потенциально позволяет делать очень точные прогнозы в тысячи раз быстрее и на гораздо меньших, менее энергоемких машинах.

      Однако Габлер утверждает, что Jua идет дальше всех предыдущих ИИ-прогнозистов. «Пока другие просто добавляют ИИ в старые системы, мы создали нативную физическую симуляцию, которая реально понимает, как ведет себя атмосфера Земли», — отметил он.

      Jua выпустил свою первую глобальную модель погоды на базе ИИ три года назад. С тех пор стартап собрал в общей сложности 27 миллионов долларов инвестиций от таких инвесторов, как 468 Capital, Future Energy Ventures и Promus Ventures.