Новая модель AI от Google прогнозирует погоду с высокой точностью

Введение в WeatherNext 3

Специалисты Google DeepMind и Google Research представили новую модель искусственного интеллекта для прогнозирования погоды, которая позволяет более точно оценивать изменения в атмосфере и предсказывать ее поведение. WeatherNext 3 является последним этапом в революции метеорологии, вызванной методами глубокого обучения.

Как WeatherNext 3 меняет прогнозирование погоды

Эта новая модель будет интегрирована в продукты Google, такие как поиск, Google Maps и Gemini, а также будет доступна для пользователей и исследователей на облачных платформах Google. "Это будет первый раз, когда некоторые из основных переменных напрямую влияют на множество продуктов Google", - заявил Самир Мерчант, старший инженер Google.

Точность и сравнение с традиционными методами

WeatherNext 3 уже доказала свою точность, обойдя ведущие конкурирующие модели, протестированные на Operational WeatherBench, полезном инструменте для сравнения прогнозов AI, разработанном стартапом Brightband. Она превосходит традиционные прогнозы, предоставляемые Национальной метеорологической службой США и ECMWF.

Как работает модель

Большинство прогнозов погоды основаны на суперкомпьютерах, которые используют математические уравнения для описания физики погоды. Хотя эти системы стали удивительно точными, их работа требует много времени и ресурсов. Исследователи глубокого обучения начали разрабатывать модели, которые могут делать прогнозы быстрее и с сопоставимой точностью, используя данные, выпущенные ECMWF более полувека назад.

Улучшения в WeatherNext 3

WeatherNext 3 справляется с тремя основными проблемами предыдущих моделей: она может делать прогнозы с разрешением до 5 км, улучшила точность прогнозов осадков на 60% по сравнению с WeatherNext 2, и теперь может предоставлять почасовые прогнозы вместо стандартных шестичасовых.

Как улучшения влияют на точность прогнозов

Улучшения в модели стали возможны благодаря увеличению ее размера и настройке целевых параметров для более полезных ответов. Исследователи DeepMind настроили модель так, чтобы визуализировать пути циклонов, что также способствовало повышению точности.

Прогнозирование на основе реальных данных

Модель теперь также предсказывает данные для конкретных метеорологических станций, что позволяет делать более детализированные прогнозы и оценивать свою работу по сравнению с реальными данными. Модель может обрабатывать данные спутников, собранные в реальном времени, что улучшает точность прогнозов.

Сравнение с другими моделями

Хотя Google заявляет, что WeatherNext 3 - это первая модель AI, которая непосредственно включает необработанные наблюдения для глобального прогноза с высоким разрешением, стартап WindBorne также использует такие данные в своей модели WeatherMesh 6. Однако обе модели по-прежнему полагаются на национальные метеорологические наборы данных.

Заключение

Хотя LLM привлекают основное внимание, революция трансформеров в метеорологии также имеет большое значение. Агентства погоды в Европе и США уже используют AI-модели в своих прогнозах, что обещает экономический эффект для бедных регионов, где высококачественные датчики и суперкомпьютеры недоступны.