O Google DeepMind apresenta o modelo de IA WeatherNext 2 para previsões meteorológicas globais precisas.
Em Breve
O Google DeepMind lançou o WeatherNext 2, que oferece previsões meteorológicas globais mais rápidas, com maior resolução e múltiplos cenários, para auxiliar na tomada de decisões mais precisas e acionáveis.
Google DeepMindA Google Analytics, divisão de inteligência artificial do Google, apresentou o WeatherNext 2, seu sistema mais avançado até o momento para gerar previsões meteorológicas globais com maior precisão e resolução.
O WeatherNext 2 consegue produzir previsões até oito vezes mais rápidas, com resolução temporal de até uma hora, graças a um novo modelo capaz de gerar centenas de cenários potenciais. Essa abordagem tem sido usada para auxiliar agências meteorológicas na tomada de decisões, incluindo previsões experimentais de ciclones.
O sistema agora está sendo disponibilizado aos usuários, com dados de previsão disponíveis por meio do Google Earth Engine e do BigQuery. Além disso, um programa de acesso antecipado foi lançado na plataforma Vertex AI do Google Cloud para permitir a inferência de modelos personalizados.
A integração da tecnologia WeatherNext já aprimorou as previsões meteorológicas na Busca do Google, Gemini, Pixel Weather e na API de Clima da Plataforma Google Maps e, nas próximas semanas, também oferecerá suporte a informações meteorológicas em outros aplicativos. Google Maps.
O WeatherNext 2 introduz redes generativas funcionais com inteligência artificial para previsões meteorológicas mais precisas.
A previsão meteorológica precisa exige a captura de toda a gama de resultados possíveis, incluindo cenários extremos que são cruciais para o planejamento. O WeatherNext 2 é capaz de gerar centenas de resultados meteorológicos potenciais a partir de uma única condição inicial, com cada previsão levando menos de um minuto em uma única TPU — uma operação que levaria horas usando modelos tradicionais de supercomputadores baseados em física.
O sistema fornece previsões altamente precisas e de alta resolução, com precisão de até uma hora, superando o modelo anterior da WeatherNext em 99.9% das variáveis, incluindo temperatura, vento e umidade, em prazos de 0 a 15 dias. Isso possibilita previsões mais precisas e que permitem ações concretas.
O desempenho aprimorado é alcançado por meio de um novo Modelagem de IA Uma abordagem conhecida como Rede Generativa Funcional (FGN, na sigla em inglês) introduz 'ruído' controlado diretamente na arquitetura do modelo, garantindo que as previsões permaneçam fisicamente realistas e internamente consistentes.
Essa metodologia é particularmente eficaz para prever tanto variáveis marginais — elementos meteorológicos individuais, como temperatura em um local, velocidade do vento em uma determinada altitude ou umidade — quanto variáveis conjuntas, que são sistemas complexos e interconectados que dependem das relações entre esses elementos individuais. Embora o modelo seja treinado apenas com variáveis marginais, ele consegue inferir variáveis conjuntas com precisão, permitindo prever padrões em larga escala, como regiões que sofrem com calor extremo ou a produção de energia esperada de um parque eólico inteiro.
Com o WeatherNext 2, pesquisas avançadas estão sendo aplicadas à previsão do tempo prática e de alto impacto. Os esforços continuam para refinar e aprimorar a tecnologia, ao mesmo tempo que se tornam as ferramentas mais recentes acessíveis à comunidade global.
O trabalho futuro inclui a exploração de fontes de dados adicionais e a expansão da disponibilidade para alcançar mais usuários. Ao fornecer ferramentas robustas e dados abertos, a iniciativa visa apoiar a descoberta científica e permitir que pesquisadores, desenvolvedores e organizações em todo o mundo tomem decisões informadas sobre desafios complexos e impulsionem a inovação para o futuro.
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Sobre o autor
Alisa, jornalista dedicada do MPost, é especializada em criptomoedas, provas de conhecimento zero, investimentos e no vasto reino de Web3. Com um olhar atento às tendências e tecnologias emergentes, ela oferece uma cobertura abrangente para informar e envolver os leitores no cenário em constante evolução das finanças digitais.
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