Google DeepMind, 정확한 전 세계 날씨 예보를 위한 AI 모델 WeatherNext 2 출시
요컨대
Google DeepMind는 WeatherNext 2를 출시했습니다. 이 제품은 더욱 정확하고 실행 가능한 의사 결정을 지원하기 위해 더 빠르고, 더 높은 해상도의 다중 시나리오 글로벌 날씨 예보를 제공합니다.
Google DeepMindGoogle의 AI 부문인 WeatherNext 2는 정확도와 해상도가 향상된 전 세계 날씨 예보를 생성하는 가장 진보된 시스템입니다.
WeatherNext 2는 수백 가지의 잠재적 시나리오를 생성할 수 있는 새로운 모델 덕분에 최대 8배 더 빠른 예보를 제공하며, 시간 해상도는 최대 1시간까지 정확합니다. 이 접근법은 실험적 사이클론 예측을 포함하여 기상 기관의 의사 결정 지원에 활용되어 왔습니다.
이제 이 시스템에 대한 사용자 접근성이 확대되었으며, Google Earth Engine과 BigQuery를 통해 예보 데이터를 이용할 수 있습니다. 또한, Google Cloud의 Vertex AI 플랫폼에서 맞춤형 모델 추론을 지원하는 사전 체험 프로그램이 시작되었습니다.
WeatherNext 기술을 통합함으로써 Google 검색, Gemini, Pixel Weather 및 Google Maps Platform Weather API에서 날씨 예보가 이미 향상되었으며 앞으로 몇 주 안에 날씨 정보도 지원할 예정입니다. Google지도.
WeatherNext 2, 더 나은 날씨 예보를 위한 AI 기반 기능적 생성 네트워크 도입
정확한 기상 예보를 위해서는 계획 수립에 필수적인 극한 시나리오를 포함하여 가능한 모든 결과를 포착해야 합니다. WeatherNext 2는 단일 초기 조건에서 수백 가지의 잠재적 기상 결과를 생성할 수 있으며, 각 예측은 단일 TPU에서 1분 이내에 완료됩니다. 이는 기존의 물리 기반 슈퍼컴퓨터 모델을 사용한다면 몇 시간이 걸리는 작업입니다.
이 시스템은 고도로 정교하고 고해상도의 시간 단위 예보를 제공하며, 0일에서 15일의 리드타임 동안 온도, 바람, 습도를 포함한 모든 변수의 99.9%에서 기존 WeatherNext 모델보다 우수한 성능을 발휘합니다. 이를 통해 더욱 정확하고 실행 가능한 예측이 가능합니다.
향상된 성능은 새로운 것을 통해 달성됩니다. AI 모델링 FGN(기능적 생성 네트워크)이라고 알려진 접근 방식은 모델 아키텍처에 직접 제어된 '노이즈'를 도입하여 예측이 물리적으로 현실적이고 내부적으로 일관성을 유지하도록 보장합니다.
이 방법론은 특정 지역의 기온, 특정 고도에서의 풍속, 습도와 같은 개별 기상 요소인 '마진(marginal)'과 이러한 개별 요소 간의 관계에 의존하는 복잡하고 상호 연결된 시스템인 '절점(joint)'을 모두 예측하는 데 특히 효과적입니다. 이 모델은 마진에 대해서만 학습되지만, 절점을 정확하게 추론하여 극심한 더위를 경험하는 지역이나 전체 풍력 발전소의 예상 출력과 같은 대규모 패턴을 예측할 수 있습니다.
WeatherNext 2를 통해 첨단 연구가 실용적이고 영향력 있는 기상 예보에 적용되고 있습니다. 최신 도구를 전 세계 사람들이 이용할 수 있도록 하는 동시에 기술을 개선하고 향상시키려는 노력이 계속되고 있습니다.
향후 작업에는 추가 데이터 소스를 탐색하고 더 많은 사용자에게 도달하기 위한 가용성을 확대하는 것이 포함됩니다. 이 이니셔티브는 강력한 도구와 오픈 데이터를 제공함으로써 과학적 발견을 지원하고 전 세계 연구자, 개발자, 그리고 조직들이 복잡한 과제에 대해 정보에 입각한 결정을 내리고 미래를 위한 혁신을 추진할 수 있도록 지원하는 것을 목표로 합니다.
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저자에 관하여
전담 저널리스트인 알리사(Alisa) MPost, 암호화폐, 영지식 증명, 투자 및 광범위한 영역을 전문으로 합니다. Web3. 새로운 트렌드와 기술에 대한 예리한 안목을 바탕으로 그녀는 끊임없이 진화하는 디지털 금융 환경에 대해 독자들에게 정보를 제공하고 참여시키기 위해 포괄적인 취재를 제공합니다.
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