Google tutvustas Mountain View’s tehisintellektil põhinevat ilmaennustusmudelit WeatherNext 3

Google DeepMind ja Google Research avaldasid uue ilmaennustusmudeli WeatherNext 3, mis suudab prognoosida ilma 5-kilomeetrise resolutsiooniga. Mudel kasutab reaalajas satelliidiandmeid ning integreeritakse Google'i otsingusse, Mapsi ja Gemini süsteemi.

Mountain View’s tegutsevad Google DeepMind ja Google Research avaldasid 3. septembril uue tehisintellekti mudeli, mis on mõeldud globaalseks ilmaennustamiseks. WeatherNext 3 nime kandev lahendus suudab ilmaprognoose teha varasematest süsteemidest suurema täpsuse ja sagedusega.

Tehnilised uuendused ja täpsus

Uus mudel pakub prognoose 5-kilomeetrise resolutsiooniga, ületades sellega paljusid seniseid süsteeme. Võrreldes eelkäija WeatherNext 2-ga on mudeli võimekus vihmasadude ennustamisel paranenud 60 protsenti. Süsteem suudab luua tunnihinnanguid, mis on märgatav edasiminek standardsetest kuuetunnistest prognoositsüklitest.

Arendajate sõnul võimaldab mudeli võimekus töödelda tooreid satelliidiandmeid reaalajas senisest täpsemaid tulemusi. Ferran Alet, kes töötab DeepMindis uurimisjuhina, selgitas, et masinõpe õpib andmemustritest, mis aitab hallata ilma kaootilist olemust. «Ilm on kaootiline, mistõttu väikesed erinevused võivad tekitada massiivseid muutusi,» ütles Alet. «Masinõpe lahendab probleemi, kus peame hakkama saama müra ja puuduliku füüsikalise infoga.»

Integratsioon Google’i toodetega

Mudel ei jää vaid teaduslikuks eksperimendiks. Google kavatseb WeatherNext 3 integreerida oma peamiste tarbijatoodetega. Kasutajad hakkavad uue mudeli andmeid nägema Google’i otsingus, Mapsi rakenduses ja Geminis.

«See on esimene kord, mil mõned põhilised muutujad toidavad ja toetavad suurt osa Google’i toodetest,» märkis Google’i vaneminsener Samier Merchant.

Brightbandi andmetel põhinevas Operational WeatherBenchi testis on uus mudel edestanud nii Microsofti, Nvidia kui ka Euroopa Keskpika Ilmaennustuse Keskuse (ECMWF) loodud mudeleid. Erinevalt traditsioonilistest süsteemidest, mis vajavad keerulisi füüsikalisi võrrandeid ja suuri superarvuteid, pakub tehisintellektil põhinev lahendus kiiremat ja vähem ressursimahukat alternatiivi.