ainews
Создать
Войти
Лето 2024 побило температурные рекорды в Европе и США, но учёные предупреждают: 2027 год может быть ещё хуже. Виновник — сильнейший за всю историю наблюдений Эль-Ниньо, эффект которого обычно проявляется с задержкой в несколько месяцев. Климатолог Зеке Хаусфатер отмечает, что пик влияния Эль-Ниньо на глобальные температуры придётся именно на следующий год.
Модель WeatherNext (DeepMind + Google Research) предсказала ураган Melissa за 5 дней с точностью 80% — на сутки раньше классических метеомоделей. Это первый AI, который реально превзошёл физические симуляции в прогнозе циклонов. Опубликовано в Nature, подтверждено на практике.
Google выпустил WeatherNext 2 — AI-модель погоды, которая предсказывает траекторию и силу тропических циклонов на 24 часа раньше существующих систем. Публикация в Nature, код открыт. Google называет это прорывом, эквивалентным десятилетию прогресса классической метеорологии.
Google DeepMind выпустил WeatherNext — AI-модель, которая прогнозирует ураганы с точностью, на сутки опережающей традиционные методы. В октябре 2024 модель за 5 дней предсказала ураган Melissa (категория 5), когда он был еще слабой бурей. Главное: модель работает на более грубых данных, чем классические метеомодели, но выдает 1000 сценариев вместо 50, что невозможно на обычных суперкомпьютерах. DeepMind открыл код — теперь исследователи могут копаться, как AI находит паттерны, которые физики раньше не замечали.
Google DeepMind выложила в открытый доступ WeatherNext — AI-модель для прогноза тропических циклонов с горизонтом до 15 дней. Модель предсказывает траекторию, интенсивность, размер и формирование ураганов, превосходя или не уступая традиционным метеослужбам. Код и веса доступны на GitHub для исследователей и метеоагентств.
Подробный туториал по TimesFM 2.5 от Google — модели для прогнозирования временных рядов без предварительной настройки. Разбираются бэктестинг, работа с внешними признаками, детекция аномалий, масштабирование в Colab. На примере ретейл-данных с трендами, сезонностью и промо показывают, как оценивать качество прогнозов через MAE, RMSE, MASE и тюнить производительность.
