Google представил WeatherNext 2: AI прогноз погоды в 8 раз быстрее, поддерживает генерацию сотен сценариев

Google DeepMind и Google Research объявили о запуске новой модели AI прогноза погоды WeatherNext 2, при этом подчеркивая, что эта модель может увеличить скорость глобальных прогнозов погоды в 8 раз и обеспечить высокое разрешение прогнозов вплоть до уровня «1 час». Более того, она может сгенерировать сотни возможных сценариев погоды из единственного исходного набора данных, что позволяет пользователям, метеорологическим службам и отраслям быстрее понять диапазон экстремальных погодных условий. В настоящее время WeatherNext 2 уже интегрирован в такие приложения, как Google Maps, Gemini и другие.

Скорость и разрешение значительно увеличены, AI-прогноз полностью обновлён.

Официальные лица заявляют, что WeatherNext 2 выполняет прогноз на собственном TPU Google за менее чем 1 минуту, что намного эффективнее, чем несколько часов, необходимые традиционным физическим моделям. Он также может выводить прогнозы с более высоким разрешением, вплоть до изменений «каждый час», что помогает в управлении авиаперевозками, управлении цепочками поставок и даже в планировании повседневной жизни обычных людей.

Официальные лица отметили, что WeatherNext 2 превзошел предшествующую версию WeatherNext по 99,9% метеорологических переменных в прогнозах на 0-15 дней, включая такие показатели, как температура, скорость ветра и влажность, что значительно повысило общую точность.

На графике представлена схема моделирования погодных условий WeatherNext на 2 дня, основанная на ключевой технологии FGN, которая создает более реалистичные погодные условия.

Пробивка производительности WeatherNext 2 обусловлена использованием новой архитектуры модели Functional Generative Network (FGN). Эта архитектура будет вводить “шум” (Noise) внутрь модели, позволяя модели сохранять естественные вариации при генерации метеорологических ситуаций, но при этом не выходить за рамки физических законов.

Для того чтобы прогнозные результаты были разнообразными, но согласованными, система будет использовать несколько независимо обученных нейронных сетей, а затем через шумовые корректировки генерировать ряд взаимосвязанных сценариев. Google также особо упомянул, что эта модель обучается только на “единственной переменной” (Marginals), например, температуре или скорости ветра, но при этом может прогнозировать “систему взаимодействия” (Joints), такую как влияние тепловой волны на весь регион или распределение выработки энергии по всему полю ветра.

Способность выводить сложные системы из простых обучающих данных является ключевым преимуществом WeatherNext 2.

(Примечание: здесь шумом называется случайное изменение, специально добавленное в AI модель, чтобы обеспечить немного случайности в вычислениях модели, создавая различные, но все еще соответствующие физическим законам изменения погоды. Система взаимосвязи относится к целостной погодной системе, образующейся в результате взаимодействия нескольких погодных переменных, а не к единичным данным. )

Генерация сотен сценариев за раз, предсказание экстремальных погодных условий становится более обоснованным.

WeatherNext 2 может за меньше чем 1 минуту сгенерировать сотни различных результатов погоды на основе одной и той же группы входных данных, при этом сохраняя физическую разумность и взаимосвязь каждого из них.

Эта способность особенно важна для «высоконепредсказуемых событий», таких как тайфуны, ливни и тепло, и Google уже использовала эту технологию для поддержки метеорологических учреждений в экспериментальных прогнозах тайфунов, помогая оценить наихудшие сценарии и возможные диапазоны изменений.

Полное внедрение продуктов Google, также открыто для глобального сообщества

В настоящее время Google официально интегрировал WeatherNext 2 в несколько клиентских и корпоративных продуктов. Обычные пользователи могут видеть новую систему прогнозирования в Google Search, Gemini, Pixel Weather и Weather API на платформе Google Maps, а позже она также будет добавлена в Google Maps.

Разработчики могут получать прогнозные данные через Earth Engine и BigQuery, а также использовать созданную ими модель ИИ для погоды на Vertex AI в Google Cloud.

Google продвигает глобальные исследования, вводя больше данных и расширяя область использования

Google заявила, что в будущем будет продолжать исследовать, как интегрировать больше источников данных, чтобы улучшить возможности модели, а также будет по возможности продолжать открывать новые инструменты для исследователей, разработчиков и бизнеса.

Официальные лица надеются с помощью мощных AI моделей и открытых данных помочь мировому сообществу быстрее принимать важные решения в области энергетики, транспорта, климата и содействовать большему научному прорыву.

Эта статья о том, что Google представил WeatherNext 2: AI-прогноз погоды, который в 8 раз быстрее, поддерживает генерацию сотен сценариев, впервые появившись на Chain News ABMedia.