Google новий WeatherNext 2: AI прогнози погоди в 8 разів швидше, підтримує генерацію сотень сценаріїв

Google DeepMind та Google Research оголосили про запуск нової моделі AI-прогнозування погоди WeatherNext 2, підкреслюючи, що ця модель може підвищити швидкість глобального прогнозування погоди в 8 разів, а також досягти високої роздільної здатності прогнозування “на рівні 1 години”. Що ще важливіше, вона може з єдиного початкового даних одночасно генерувати сотні можливих сценаріїв погоди, що дозволяє користувачам, метеорологічним установам та промисловості швидше зрозуміти можливі межі екстремальної погоди. Наразі WeatherNext 2 вже інтегрована до кількох додатків, таких як Google Maps, Gemini та інших.

Швидкість і роздільна здатність значно підвищені, AI прогнози повністю оновлені.

Офіційні особи повідомили, що WeatherNext 2 на власному TPU Google виконує прогнози за менше ніж 1 хвилину, що значно ефективніше, ніж традиційні фізичні моделі, яким потрібно кілька годин. Він також може надавати прогнози вищої роздільної здатності, деталізуючи зміни «кожну годину», що допомагає в авіаційних розкладах, управлінні ланцюгами постачання, а також у повсякденному житті та плануванні поїздок для звичайних людей.

Офіційні джерела повідомляють, що WeatherNext 2 перевершує попередню версію WeatherNext у 99,9% метеорологічних змінних та за прогнозами на 0–15 днів, включаючи такі показники, як температура, швидкість вітру та вологість, з помітним підвищенням загальної точності.

Схема показує процес моделювання погодних умов WeatherNext на 2 дні, основна технологія FGN, що створює більш реалістичні умови моделювання погоди.

Прорив продуктивності WeatherNext 2 зумовлений використанням нової архітектури моделі Functional Generative Network (FGN). Ця архітектура вводить «шум» (Noise) всередину моделі, що дозволяє моделі зберігати природні варіації при генерації погодних ситуацій, але не відходити від фізичних законів.

Щоб результати прогнозу були різноманітними, але погодженими, система використовує кілька незалежно навчальних нейронних мереж, а потім, через регулювання шуму, генерує ряд послідовних версій ситуації. Google також особливо зазначив, що ця модель використовує лише «один змінний» (Marginals) для навчання, наприклад, температуру або швидкість вітру, але здатна прогнозувати «зв'язну систему» (Joints), таку як вплив теплової хвилі на цілу область або загальний розподіл виробництва електроенергії вітровими установками.

Ця здатність виходити з простих навчальних даних для побудови складних систем є головною перевагою WeatherNext 2.

(Примітка: шум тут відноситься до випадкових змін, навмисно введених у модель AI, щоб додати трохи випадковості в обчислення моделі, що призводить до різних, але все ще відповідних фізичним законам, змін погоди. Системи взаємодії відносяться до загальної погодної системи, що формується під дією кількох погодних змінних, а не до одноточкових даних. )

Одночасно генерувати сотні сценаріїв, екстремальні погодні умови передбачаються більш обґрунтовано.

WeatherNext 2 може створити сотні погодних результатів менш ніж за 1 хвилину на основі одного й того ж набору вхідних даних, і кожен з них залишається фізично обґрунтованим та логічно послідовним.

Ця здатність є особливо важливою для “високоневизначених подій”, таких як тайфуни, сильні дощі та спекотні хвилі. Google також використовував цю технологію для підтримки метеорологічних установ у експериментальних прогнозах тайфунів, допомагаючи визначити найгірші сценарії та можливі діапазони змін.

Повна інтеграція продуктів Google, також відкриття для глобальної спільноти.

Наразі Google офіційно інтегрував WeatherNext 2 у кілька продуктів для користувачів та підприємств. Звичайні користувачі можуть бачити нову систему прогнозування в Google Search, Gemini, Pixel Weather та Weather API Google Maps Platform, а пізніше вона також буде додана до Google Maps.

Розробники можуть отримувати дані прогнозування через Earth Engine, BigQuery та використовувати власну модель AI погоди на Vertex AI в Google Cloud.

Google сприяє глобальним дослідженням, впроваджуючи більше даних та розширюючи сферу їх використання.

Google заявив, що в майбутньому продовжить дослідження того, як інтегрувати більше джерел даних, щоб подальше покращити можливості моделі, а також у можливих випадках продовжить відкривати нові інструменти для використання дослідниками, розробниками та підприємствами.

Офіційні особи сподіваються, що завдяки потужним AI-моделям та відкритим даним вони зможуть допомогти глобальній спільноті швидше приймати важливі рішення в сферах енергетики, транспорту, клімату та інших, а також сприяти здійсненню нових наукових проривів.

Ця стаття про нову розробку Google WeatherNext 2: ШІ прогнози погоди у 8 разів швидші, підтримують генерацію сотень сценаріїв, вперше з'явилася в ланцюгових новинах ABMedia.