Google: новая модель ИИ для прогнозов погоды стала быстрее и точнее

Компания утверждает, что ее модель погоды на основе искусственного интеллекта стала быстрее и точнее, чем когда-либо.

Джастин Кальма

Старший научный корреспондент

Публикации этого автора будут добавляться в вашу ежедневную рассылку по электронной почте и на вашу домашнюю страницу.

Смотреть все от Джастин Кальма

Джастин Кальма

Смотреть все от Джастин Кальма

— старший научный репортер с более чем десятилетним опытом работы, освещающий вопросы энергетики и окружающей среды. Она также ведёт подкаст «Hell or High Water: When Disaster Hits Home» от Vox Media и Audible Originals.

Сегодня Google представила новую и улучшенную модель погоды на базе искусственного интеллекта, которая будет интегрирована в популярные продукты, такие как телефоны Search, Gemini и Pixel.

Прогнозы компании, усовершенствованные с помощью искусственного интеллекта, уже доказали свою высокую точность. Модели погоды на основе искусственного интеллекта также способны делать прогнозы быстрее и эффективнее, чем традиционные физические модели. До сих пор работа Google в этой области носила преимущественно экспериментальный характер. Теперь же эти прогнозы превращаются в преимущество для продуктов и сервисов Google.

«Мы выводим его из лаборатории и передаем в руки пользователей».

«Мы выводим его из лаборатории и передаем в руки пользователей в большем объеме, чем раньше, и как бы отказываемся от обозначения экспериментальности, поскольку уверены, что наши прогнозы действительно весьма эффективны и полезны», — заявил на брифинге для журналистов Питер Батталья, старший директор по исследованиям и устойчивому развитию в Google DeepMind.

Новая модель искусственного интеллекта WeatherNext 2 генерирует прогнозы в восемь раз быстрее предыдущей модели Google, а также точнее предсказывает 99,9% таких переменных, как температура или ветер. WeatherNext 2 может выдавать сотни потенциальных результатов для заданной начальной точки. С использованием одного из TPU-чипов Google на составление прогноза уходит меньше минуты, тогда как, по словам компании, при использовании физических моделей на суперкомпьютере на это обычно ушло бы несколько часов.

Эти традиционные модели требуют больших вычислительных затрат, поскольку, по сути, пытаются воссоздать сложную физику атмосферы для составления прогнозов. Модели ИИ, напротив, пытаются выявить закономерности в исторических данных о погоде, чтобы предсказать будущие результаты.

Google удалось оптимизировать свой процесс, используя стратегию, называемую функциональной генеративной сетью (FGN), в WeatherNext 2. Старые модели погоды на основе искусственного интеллекта требовали повторной обработки для формирования одного прогноза. FGN более эффективна, поскольку она добавляет шум — или целенаправленную случайность — в модель каждый раз при предоставлении входных данных, что позволяет WeatherNext 2 генерировать множество различных возможных результатов за один шаг.

Благодаря этим усовершенствованиям WeatherNext 2 может делать прогнозы на срок до 15 дней и генерировать почасовые прогнозы. Google делает ставку на то, что это будет интересно как корпоративным клиентам, так и индивидуальным потребителям.

«Мы обнаружили, что энергетика, сельское хозяйство, транспорт, логистика и клиенты из многих других отраслей весьма заинтересованы в этих одночасовых шагах. Это помогает им принимать более точные решения, касающиеся вопросов, влияющих на их бизнес», — сказал Акиб Уддин, менеджер по продукту в Google Research, во время телефонной конференции.

Помимо добавления WeatherNext 2 в Карты, Поиск, Gemini и Pixel Weather, Google также предлагает программу раннего доступа для клиентов, заинтересованных в индивидуальном моделировании. Данные прогнозов также доступны в Google Earth Engine для геопространственного анализа и BigQuery для анализа больших объемов данных.

Конечно, у Google есть конкуренты в поиске способов применения генеративного ИИ для прогнозирования погоды. Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды, Nvidia, Huawei и другие компании также разрабатывают собственные метеорологические модели на основе ИИ.

Подпишитесь на темы и авторов этой истории, чтобы видеть больше похожих материалов в ленте новостей на вашей персональной главной странице и получать обновления по электронной почте.

• Джастин Кальма
  

  Джастин Кальма

  Старший научный корреспондент

  Смотреть все от Джастин Кальма

• ИИ

  Публикации по этой теме будут добавляться в вашу ежедневную рассылку по электронной почте и на вашу домашнюю страницу.

  Смотреть все ИИ

• Среда

  Смотреть все Окружающая среда

• Google

  Смотреть все Google

• Новости

  Посмотреть все новости

• Наука

  Смотреть всю науку

• Технологический

  Смотреть все технологии

Самый популярный

Самый популярный

1. Я заглянул в CoreWeave, и бездна взглянула в ответ.
2. Google собирает массивы данных с устаревших термостатов Nest
3. Steam Machine ощущается как игровой компьютер для телевизора, о котором я всегда мечтал.
4. Лучшие подарки для пап, у которых есть всё (но которые заслуживают большего)
5. Игровой монитор MSI QD-OLED за 380 долларов — одно из лучших предложений 2025 года.

The Verge Daily

Бесплатный ежедневный дайджест самых важных новостей.

Адрес электронной почты (обязательно)Указывая свой адрес электронной почты, вы соглашаетесь с нашими Условиями и Уведомлением о конфиденциальности. Этот сайт защищен reCAPTCHA, и применяются Политика конфиденциальности и Условия обслуживания Google. Материалы рекламодателя

Это заголовок для нативной рекламы.

Источник: www.theverge.com