Модель GenCast точно предскажет экстремальные погодные явления
Она уже справилась с предсказанием траектории тайфуна Хагибис
Новая вероятностная модель GenCast способна за восемь минут сделать прогноз погоды на 15 дней, и он по 97,2 процента метрик окажется более точным, чем у широко применяемого ансамбля ECMWF-ENS. Кроме того, модель показала значительно более точные результаты предсказания экстремальных погодных событий и может применяться для составления региональных прогнозов выработки ветряной энергетики. Описание модели опубликовано в журнале Nature.
Специалисты в области машинного обучения под руководством Илана Прайса (Ilan Price) из Google DeepMind применили диффузионную модель для генерации прогнозных траекторий погодных явлений и обучили ее на метеоданных реанализа ERA5 с 1979 по 2019 годы. Полученная модель прогноза погоды GenCast быстро выдает прогнозы погоды с географическим разрешением 0,25 градуса, которые особенно точны на промежутках от трех до пяти дней. Также она способна предсказывать траектории тропических циклонов — например, тайфуна Хагибис, который нанес огромный ущерб Японии в 2019 году — а также оценивать экстремальные температуры и скорости ветра.
А разнообразие животных продуктов эффективно только микронутриентами
Люди, которые употребляют в пищу наибольшее количество биологических видов (порядка 80), живут на четыре-пять лет дольше тех, кто обходится минимальным количеством (порядка 40). При этом разнообразная растительная диета способствует снижению углеродных выбросов и площади используемых в сельском хозяйстве земель. А вот ради каждого нового животного вида в рационе одного человека за год придется использовать на 6,4 квадратных метра земли больше, выбросы парниковых газов при этом вырастут на 5,5 килограмма CO2-эквивалента. Такие выводы содержит статья, опубликованная в журнале Nature Food.