Google DeepMind і Google Research представили WeatherNext 3 — нову модель штучного інтелекту для прогнозування погоди. Компанія планує використовувати її дані у Google Search, Google Maps і Gemini, а також надати доступ до моделі через хмарні сервіси Google.
WeatherNext 3 прогнозує температуру, швидкість вітру, вологість та інші погодні показники. За результатами тестування на платформі Operational WeatherBench модель показала вищу точність, ніж інші ШІ-рішення Google, Microsoft, Nvidia та Європейського центру середньострокових прогнозів погоди. Вона також випередила традиційні прогнози американської Національної метеорологічної служби та європейського центру.
Одна з головних змін у WeatherNext 3 — деталізація прогнозів. Для частини погодних показників модель може працювати з ділянками розміром близько 5 км. У попередніх ШІ-моделях цей показник зазвичай становив 15–25 км.
Google також повідомила, що точність прогнозування опадів у WeatherNext 3 зросла на 60% у порівнянні з WeatherNext 2. Нова модель формує прогнози щогодини, тоді як попередня версія оновлювала їх раз на шість годин.
Для цього WeatherNext 3 може обробляти погодні дані із супутників, які надходять щогодини. Команда Google також навчила модель прогнозувати показники для конкретних метеостанцій. Це дозволяє порівнювати прогнози з фактичними вимірюваннями у визначених місцях.
За словами Google, WeatherNext 3 стала першою ШІ-моделлю компанії, яка безпосередньо використовує необроблені спостереження для глобального прогнозу погоди з високою деталізацією. Водночас подібний підхід уже застосовує стартап WindBorne у своїй моделі WeatherMesh 6. Обидві системи все ще частково залежать від даних національних метеорологічних служб.
ШІ-моделі для прогнозування погоди працюють значно швидше за традиційні системи, які використовують суперкомп’ютери та складні фізичні розрахунки. Європейські й американські метеорологічні служби вже інтегрують такі моделі у свої прогнози.
У Google вважають, що точніші прогнози вітру, дощу та хмарності також можуть бути корисними для сільського господарства й енергетики, зокрема для планування роботи сонячних і вітрових електростанцій.
Джерело: TechCrunch
