Google lança WeatherNext 2: previsão do tempo com IA 8 vezes mais rápida, suportando a geração de centenas de cenários

O Google DeepMind e o Google Research anunciaram o lançamento de um novo modelo de previsão do tempo com IA, o WeatherNext 2, destacando que este modelo pode aumentar a velocidade das previsões meteorológicas globais em 8 vezes, além de fornecer previsões de alta resolução em nível de “1 hora”. Mais importante ainda, ele pode gerar centenas de possíveis cenários climáticos a partir de um único dado inicial, permitindo que usuários, unidades meteorológicas e indústrias compreendam mais rapidamente a gama de possibilidades de tempo extremo. Atualmente, o WeatherNext 2 já foi integrado em várias ferramentas de aplicação, como Google Maps e Gemini.

A velocidade e a resolução foram significativamente melhoradas, a previsão de IA foi completamente atualizada.

As autoridades afirmaram que o WeatherNext 2 executa uma previsão em menos de 1 minuto em TPU própria do Google, muito mais eficiente do que as várias horas necessárias para os modelos físicos tradicionais. Ele também consegue produzir previsões com uma resolução mais alta, detalhando mudanças a cada “hora”, ajudando na programação de voos, gestão de cadeias de abastecimento e até mesmo nos deslocamentos e na organização da vida cotidiana das pessoas.

As autoridades afirmaram que o WeatherNext 2 supera a geração anterior, WeatherNext, em 99,9% das variáveis meteorológicas e no intervalo de previsão de 0 a 15 dias, incluindo vários indicadores como temperatura, velocidade do vento e umidade, com uma melhoria significativa na precisão geral.

A imagem é um diagrama de fluxo de simulação de cenário meteorológico do WeatherNext 2, com a tecnologia central FGN, criando situações de simulação meteorológica mais realistas.

O avanço de desempenho do WeatherNext 2 deve-se à adoção de uma nova arquitetura de modelo, a Functional Generative Network (FGN). Esta arquitetura injeta “ruído” (Noise) internamente no modelo, permitindo que ele mantenha variações naturais ao gerar cenários climáticos, mas sem se desviar das leis físicas.

Para que os resultados da previsão sejam variados, mas consistentes, o sistema usará várias redes neurais treinadas de forma independente, e através de ajustes de ruído, gerará uma série de versões de cenários coerentes entre si. O Google também mencionou especificamente que este modelo é treinado apenas com “uma única variável” (Marginals), como a temperatura ou a velocidade do vento, mas consegue prever “sistemas interligados” (Joints), como a onda de calor afetando toda a região, ou a distribuição da geração de energia em todo o campo de vento.

Esta capacidade de deduzir sistemas complexos a partir de dados de treino simples é a principal vantagem do WeatherNext 2.

(Nota: O ruído aqui refere-se a variações aleatórias intencionalmente adicionadas ao modelo de IA, permitindo que o cálculo do modelo tenha um pouco mais de aleatoriedade, gerando mudanças climáticas diferentes, mas que ainda respeitam as leis físicas. O sistema interativo refere-se a um sistema climático global formado pela ação conjunta de várias variáveis climáticas, e não por dados isolados. )

Gerar centenas de cenários de uma só vez, a previsão de clima extremo é mais fundamentada.

WeatherNext 2 pode gerar centenas de resultados meteorológicos em menos de 1 minuto a partir do mesmo conjunto de dados de entrada, mantendo cada um fisicamente razoável e interconectado.

Essa capacidade é especialmente importante para eventos de “alta incerteza”, como tufões, chuvas intensas e ondas de calor. O Google também utilizou essa tecnologia para apoiar agências meteorológicas em previsões experimentais de tufões, ajudando a determinar o pior cenário e o possível alcance de mudanças.

Implementação total dos produtos Google, também abertos à comunidade global.

Atualmente, o Google integrou oficialmente o WeatherNext 2 em vários produtos para utilizadores e empresas. Os utilizadores comuns podem ver o novo sistema de previsão no Google Search, Gemini, Pixel Weather e na API Weather do Google Maps Platform, e será adicionado ao Google Maps posteriormente.

Os desenvolvedores podem obter dados de previsão através do Earth Engine e do BigQuery, e usar o seu próprio modelo de IA de tempo no Vertex AI do Google Cloud.

O Google está a promover a investigação global, integrando mais dados e expandindo o seu âmbito de utilização.

O Google afirmou que continuará a investigar como integrar mais fontes de dados no futuro, a fim de melhorar ainda mais as capacidades do modelo, e também continuará a disponibilizar novas ferramentas para investigadores, desenvolvedores e empresas sempre que possível.

O governo espera, através de poderosos modelos de IA e dados abertos, ajudar as comunidades globais a tomar decisões importantes sobre energia, transporte e clima mais rapidamente, além de promover mais avanços científicos.

Este artigo Google lançou recentemente o WeatherNext 2: previsões meteorológicas com IA até 8 vezes mais rápidas, suportando a geração de centenas de cenários, apareceu pela primeira vez na Chain News ABMedia.