El juego de inicio suizo ha lanzado un modelo de clima de IA que dice que los principales sistemas de los gigantes tecnológicos han excedido; probablemente ha convertido el pronosticador más preciso del mundo.
El juego ha afirmado que su modelo de EPT-2-Microsoft’s Aurora y Google Dipmind Graphcast son más rápidos y precisos que ambos. Aparte, Par EstudiarAmbos modelos se mostraron al Centro Europeo como el pronóstico del clima de mediano alcance (ECMWF), que se consideró ampliamente como un líder mundial.
El juego apoya sus llamadas afirmaciones con un nuevo informe publicado hoy, que pone la cabeza de la cabeza con modelos de alto nivel, con los dos mejores de la aurora y ECMWF: ENS e IFS HRES.
Según el documento, el EPT-2 llegó a la cima al proporcionar el pronóstico más preciso en todos los ámbitos. Derrota a Arora en variables clave como la velocidad del viento de 10 metros y la temperatura del aire de 2 metros, ofrece predicciones rápidas y publica la puntuación de error mínimo de todos los modelos probados. El juego dice que logró todo esto al usar energía informática 75% menos que la segunda arora probada del sistema más eficiente.
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Según los juegos de azar, la investigación se publicará la próxima semana en Arixive de la arquitectura de acceso abierto.
El modelo Graphcast de Dipmind no se incluyó en el estudio. Sin embargo, Marvin Gabla, CEO y cofundador del juego, confía en que puede superar todas las competiciones.
“Respetamos jugadores como Microsoft Aurora, Graphcast y Kalk, pero son muy lentos, muy estrechos o aún dependen de la infraestructura de herencia”, dijo Gabler.
Los pronósticos meteorológicos basados en IA han estado creando olas en los últimos años, lo que se guía por la demanda de formas más precisas y baratas de predecir el clima de la Tierra.
Los modelos meteorológicos tradicionales como ECMWF o NOA utilizan las ecuaciones de física compleja que impulsan miles de millones de dólares. Los modelos de IA evitan las ecuaciones, omita los tipos de aprendizaje de enormes conjuntos de datos, posibles, máquinas más baratas, de baja energía, dan las predicciones correctas miles de veces.
Sin embargo, Gableler dice que el juego lleva un paso más allá de los pronósticos anteriores basados en IA. “Otros están reconstruyendo IA en sistemas heredados, hemos creado una simulación de física nativa que comprende cómo se comporta realmente el entorno de la Tierra”, dijo.
El juego lanzó su primer modelo global de clima de IA hace tres años. Desde entonces, la startup ha recaudado un total de $ 27 millones de los partidarios, incluidos Capital, Future Energy Ventures y PROMAS Ventures.
