Google DeepMind представляє модель штучного інтелекту WeatherNext 2 для точних глобальних прогнозів погоди
Коротко
Google DeepMind запустив WeatherNext 2, який надає швидші, високоякісні та багатосценарні глобальні прогнози погоди для підтримки точнішого та дієвішого прийняття рішень.
Google DeepMind, підрозділ штучного інтелекту Google, представив WeatherNext 2, свою найсучаснішу на сьогоднішній день систему для створення глобальних прогнозів погоди з підвищеною точністю та вищою роздільною здатністю.
WeatherNext 2 може створювати прогнози до восьми разів швидше, з часовою роздільною здатністю до однієї години, завдяки новій моделі, здатній генерувати сотні потенційних сценаріїв. Цей підхід використовувався для допомоги метеорологічним службам у прийнятті рішень, включаючи експериментальні прогнози циклонів.
Система тепер доступна для користувачів, а дані прогнозів доступні через Google Earth Engine та BigQuery. Крім того, на платформі Vertex AI від Google Cloud було запущено програму раннього доступу, яка дозволяє виводити власні моделі.
Інтеграція технології WeatherNext вже покращила прогнози погоди в Пошуку Google, Gemini, Pixel Weather та API погоди платформи Google Maps, а в найближчі тижні вона також підтримуватиме інформацію про погоду в Google Maps.
WeatherNext 2 представляє функціональні генеративні мережі на базі штучного інтелекту для кращих прогнозів погоди
Точне прогнозування погоди вимагає врахування всього спектру можливих результатів, включаючи екстремальні сценарії, які є критично важливими для планування. WeatherNext 2 здатний генерувати сотні потенційних погодних результатів з однієї початкової умови, причому кожен прогноз займає менше хвилини на одному TPU — операція, яка вимагала б годин при використанні традиційних моделей суперкомп'ютерів на основі фізики.
Система надає високоточні прогнози з високою роздільною здатністю до години, перевершуючи попередню модель WeatherNext за 99.9% змінних, включаючи температуру, вітер та вологість, з періодом виконання від 0 до 15 днів. Це дозволяє робити точніші та дієвіші прогнози.
Підвищена продуктивність досягається завдяки новому ШІ моделювання підхід, відомий як Функціональна Генеративна Мережа (ФГМ), який вводить контрольований «шум» безпосередньо в архітектуру моделі, гарантуючи, що прогнози залишаються фізично реалістичними та внутрішньо узгодженими.
Ця методологія особливо ефективна для прогнозування як «маргіналів» — окремих погодних елементів, таких як температура в певному місці, швидкість вітру на певній висоті або вологість, — так і «стиків», які є складними, взаємопов’язаними системами, що залежать від взаємозв’язків між цими окремими елементами. Хоча модель навчається лише на маргіналях, вона може точно визначати суглоби, що дозволяє їй прогнозувати масштабні закономірності, такі як регіони, що переживають екстремальну спеку, або очікувану вихідну потужність усієї вітрової електростанції.
Завдяки WeatherNext 2 передові дослідження застосовуються для практичного прогнозування погоди з високим впливом. Продовжуються зусилля щодо вдосконалення та покращення технології, водночас роблячи найновіші інструменти доступними для світової спільноти.
Майбутня робота включає дослідження додаткових джерел даних та розширення їх доступності для охоплення більшої кількості користувачів. Надаючи надійні інструменти та відкриті дані, ініціатива має на меті підтримати наукові відкриття та дати змогу дослідникам, розробникам та організаціям у всьому світі приймати обґрунтовані рішення щодо складних проблем і стимулювати інновації майбутнього.
відмова
Відповідно до Правила проекту Trust, будь ласка, зверніть увагу, що інформація, надана на цій сторінці, не призначена і не повинна тлумачитися як юридична, податкова, інвестиційна, фінансова або будь-яка інша форма консультації. Важливо інвестувати лише те, що ви можете дозволити собі втратити, і звернутися за незалежною фінансовою порадою, якщо у вас виникнуть сумніви. Щоб отримати додаткову інформацію, ми пропонуємо звернутися до положень та умов, а також до сторінок довідки та підтримки, наданих емітентом або рекламодавцем. MetaversePost прагне до точного, неупередженого звітування, але ринкові умови можуть змінюватися без попередження.
про автора
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, доказах з нульовим знанням, інвестиціях і великій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
інші статті
Аліса, відданий журналіст на MPost, спеціалізується на криптовалюті, доказах з нульовим знанням, інвестиціях і великій сфері Web3. З гострим поглядом на нові тенденції та технології, вона надає всебічне висвітлення, щоб інформувати та залучати читачів до постійно змінюваного ландшафту цифрових фінансів.
