„Google DeepMind“ pristato dirbtinio intelekto modelį „WeatherNext 2“, skirtą tikslioms pasaulinėms orų prognozėms.
Trumpai
„Google DeepMind“ pristatė „WeatherNext 2“, teikiančią greitesnes, didesnės raiškos ir daugiascenarijus pasaulines orų prognozes, kad būtų galima priimti tikslesnį ir veiksmingesnį sprendimą.
„Google DeepMind“„Google“ dirbtinio intelekto padalinys „WeatherNext 2“ pristatė iki šiol pažangiausią sistemą, skirtą tikslesnėms ir didesnės raiškos pasaulinėms orų prognozėms generuoti.
„WeatherNext 2“ gali pateikti prognozes iki aštuonių kartų greičiau, o laiko skiriamoji geba siekia vos vieną valandą, nes naudojamas naujas modelis, galintis generuoti šimtus galimų scenarijų. Šis metodas buvo naudojamas siekiant padėti meteorologijos agentūroms priimti sprendimus, įskaitant eksperimentines ciklonų prognozes.
Sistema dabar prieinama vartotojams, o prognozių duomenys pasiekiami per „Google Earth Engine“ ir „BigQuery“. Be to, „Google Cloud“ „Vertex AI“ platformoje paleista išankstinės prieigos programa, leidžianti daryti išvadas pagal individualius modelius.
„WeatherNext“ technologijos integravimas jau pagerino orų prognozes „Google“ paieškoje, „Gemini“, „Pixel Weather“ ir „Google Maps Platform Weather API“, o ateinančiomis savaitėmis ji taip pat palaikys orų informaciją... "Google Maps".
„WeatherNext 2“ pristato dirbtinio intelekto valdomus funkcinius generatyvinius tinklus geresnėms orų prognozėms
Tikslus orų prognozavimas reikalauja užfiksuoti visus galimus rezultatus, įskaitant ekstremalius scenarijus, kurie yra labai svarbūs planavimui. „WeatherNext 2“ gali sugeneruoti šimtus galimų orų rezultatų iš vienos pradinės sąlygos, o kiekviena prognozė viename TPU trunka mažiau nei minutę – operacija, kuriai naudojant tradicinius fizikos pagrindu sukurtus superkompiuterių modelius prireiktų valandų.
Sistema teikia itin tikslias, didelės skiriamosios gebos prognozes valandos tikslumu, pranokdama ankstesnį „WeatherNext“ modelį 99.9 % kintamųjų, įskaitant temperatūrą, vėją ir drėgmę, per 0–15 dienų laikotarpį. Tai leidžia pateikti tikslesnes ir veiksmingesnes prognozes.
Pagerintas našumas pasiekiamas dėl naujos AI modeliavimas metodas, žinomas kaip funkcinis generatyvinis tinklas (FGN), kuris į modelio architektūrą tiesiogiai įveda kontroliuojamą „triukšmą“, užtikrindamas, kad prognozės išliktų fiziškai realistiškos ir viduje nuoseklios.
Ši metodika ypač efektyvi prognozuojant tiek „ribinius“ elementus – atskirus oro elementus, tokius kaip temperatūra tam tikroje vietoje, vėjo greitis tam tikrame aukštyje arba drėgmė, – tiek „sąnarius“, kurie yra sudėtingos, tarpusavyje susijusios sistemos, priklausančios nuo šių atskirų elementų tarpusavio ryšių. Nors modelis apmokytas tik su ribiniais elementais, jis gali tiksliai nustatyti sąnarius, todėl gali prognozuoti didelio masto modelius, pvz., regionus, kuriuose vyrauja itin didelis karštis, arba numatomą viso vėjo jėgainių parko galią.
Su „WeatherNext 2“ pažangūs tyrimai taikomi praktiniam, didelio poveikio orų prognozavimui. Toliau dedamos pastangos tobulinti ir stiprinti technologijas, tuo pačiu metu užtikrinant, kad naujausi įrankiai būtų prieinami pasaulinei bendruomenei.
Būsimas darbas apima papildomų duomenų šaltinių paiešką ir prieinamumo išplėtimą, siekiant pasiekti daugiau vartotojų. Suteikdama patikimus įrankius ir atvirus duomenis, iniciatyva siekia remti mokslinius atradimus ir sudaryti sąlygas tyrėjams, kūrėjams ir organizacijoms visame pasaulyje priimti pagrįstus sprendimus dėl sudėtingų iššūkių bei skatinti inovacijas ateityje.
Atsakomybės neigimas
Remdamasi tuo, Pasitikėjimo projekto gairės, atkreipkite dėmesį, kad šiame puslapyje pateikta informacija nėra skirta ir neturėtų būti aiškinama kaip teisinė, mokesčių, investicinė, finansinė ar bet kokia kita konsultacija. Svarbu investuoti tik tai, ką galite sau leisti prarasti, ir, jei turite kokių nors abejonių, kreiptis į nepriklausomą finansinę konsultaciją. Norėdami gauti daugiau informacijos, siūlome peržiūrėti taisykles ir nuostatas bei pagalbos ir palaikymo puslapius, kuriuos pateikia išdavėjas arba reklamuotojas. MetaversePost yra įsipareigojusi teikti tikslias, nešališkas ataskaitas, tačiau rinkos sąlygos gali keistis be įspėjimo.
Apie autorių
Alisa, atsidavusi žurnalistė MPost, specializuojasi kriptovaliutų, nulinių žinių įrodymų, investicijų ir plataus masto Web3. Akylai žvelgdama į naujas tendencijas ir technologijas, ji pateikia išsamią informaciją, kad informuotų ir įtrauktų skaitytojus į nuolat besikeičiančią skaitmeninių finansų aplinką.
Daugiau straipsnių
Alisa, atsidavusi žurnalistė MPost, specializuojasi kriptovaliutų, nulinių žinių įrodymų, investicijų ir plataus masto Web3. Akylai žvelgdama į naujas tendencijas ir technologijas, ji pateikia išsamią informaciją, kad informuotų ir įtrauktų skaitytojus į nuolat besikeičiančią skaitmeninių finansų aplinką.
