WeatherNext 2 është modeli më i saktë i parashikimit të motit i Google, tani i përdorur nga Pixel Weather dhe Search

Google DeepMind dhe Google Research njoftuan sot WeatherNext 2 si “modeli i tyre më i përparuar dhe efikas i parashikimit”. Veçanërisht, ai po ndihmon në fuqizimin e parashikimeve në aplikacionet e Google për konsumatorët, duke përfshirë Pixel Weather.

Në një nivel të lartë, “WeatherNext 2 mund të gjenerojë parashikime 8 herë më shpejt dhe me rezolucion deri në 1 orë.” Mund të parashikojë shpejtësinë dhe drejtimin e erës, reshjet, presionin dhe variabla të tjerë të motit.

Përparimi kryesor i këtij modeli është parashikimi i “qindra rezultateve të mundshme të motit nga një pikënisje e vetme”. Kjo përfshin “ngjarje të motit me probabilitet të ulët, por katastrofike”. Parashikime të ngjashme më parë do të “zgjatnin orë të tëra në një superkompjuter duke përdorur modele të bazuara në fizikë”, por tani mund të bëhen në më pak se një minutë duke përdorur një TPU të vetme dhe këtë qasje të inteligjencës artificiale.

Në brendësi të modelit, WeatherNext 2 gjeneron katër parashikime 6-orëshe në ditë. Të dhënat hyrëse të modelit janë “gjendja më e fundit globale e motit”. Një Rrjet Gjenerues Funksional (FGN) përdoret më pas për të prodhuar parashikime paksa të ndryshme, me ato parashikime të gjeneruara që më pas futen përsëri në model.

Kjo qasje është veçanërisht e dobishme për parashikimin e asaj që meteorologët e quajnë “marginale” dhe “lidhje”. Marginalet janë elementë individualë dhe të pavarur të motit: temperatura e saktë në një vendndodhje specifike, shpejtësia e erës në një lartësi të caktuar ose lagështia. Ajo që është e re në lidhje me qasjen tonë është se modeli është trajnuar vetëm në këto marginale. Megjithatë, nga ky trajnim, ai mëson të parashikojë me mjeshtëri “lidhjet” – sisteme të mëdha, komplekse dhe të ndërlidhura që varen nga mënyra se si të gjitha ato pjesë individuale përshtaten së bashku. Ky parashikim “i përbashkët” kërkohet për parashikimet tona më të dobishme, të tilla si identifikimi i rajoneve të tëra të prekura nga nxehtësia e lartë ose prodhimi i pritur i energjisë në një park eolik.

WeatherNext 2 e tejkalon modelin e mëparshëm të Google “në 99.9% të variablave (p.sh. temperatura, era, lagështia) dhe kohëzgjatjen e përgatitjes (0-15 ditë)”.

Kompania tani ka përfshirë teknologjinë dhe modelet WeatherNext “në sistemin kryesor të parashikimit që fuqizon të gjitha veçoritë e motit të Google”. Si e tillë, do të shihni parashikime më të sakta të motit në Search, Gemini, Pixel Weather dhe së shpejti në Google Maps.

Ndërkohë, bizneset, shkencëtarët dhe zhvilluesit mund të hyjnë në WeatherNext 2 nëpërmjet Google Cloud Vertex AI, Big Query dhe Earth Engine. Duke parë përpara, Google do të “integrojë burime të reja të të dhënave dhe do ta zgjerojë aksesin edhe më tej”.