谷歌正在推出一个更新的人工智能天气模型，该模型应该更加准确，特别是在预测雨雪时。
在今天的公告中，该公司表示可以使用其新的 WeatherNext 3 人工智能模型以“前所未有的分辨率”进行预测。该公司表示，通过从实时天气观测中学习，它可以创建比谷歌之前的模型清晰五倍的全球图像。
谷歌研究院研究工程师 Samier Merchant 表示：“WeatherNext 3 的主要进步之一是超越了大多数全球人工智能模型训练数据的范围。” “我们可以使用更新、更好的观测数据集。”
“我们可以使用更新、更好的观测数据集。”
传统上，天气预报主要依赖于模拟大气物理现象的超级计算机。它涉及求解复杂的方程，最终会带来时间延迟。相比之下，谷歌和其他开发商开发的人工智能天气模型可以通过识别历史天气数据中的模式来快速预测。
谷歌更进一步，将实时卫星数据纳入其新模型中。 WeatherNext 3 可以根据最新的卫星观测生成每小时的天气预报。与之前的人工智能模型相比，这可以实现更快的预测以及更高的空间和时间分辨率。
相比之下，早期的 WeatherNext 2 模型每 6 小时在 25 公里网格范围内生成一次预报。新模型可以以 5 公里分辨率可视化一些变量，包括温度和湿度。
谷歌表示，当通过快速移动的天气系统预测雨雪时，这种速度和分辨率特别有用。使用卫星数据进行预测还可以填补地面雨量计较少的空白。谷歌表示，这些地点（主要是美国和欧洲以外的地区）可以为 WeatherNext 3 的天气预报带来最大的改进。谷歌表示，用户至少提前一天查看，将看到准确率高达 50% 的降雨预报。
谷歌还设计了最新的人工智能天气模型来生成可再生能源生产的预测。这包括预测 100 米处的风速，例如涡轮机高度的风速。与其他科技公司一样，构建其他人工智能工具的谷歌也需要为数据中心提供更多电力。
谷歌 DeepMind 的研究科学家费兰·阿莱德 (Ferran Aled) 表示：“随着谷歌的能源需求，以及整个人类的能源需求不断增加，确保为可再生能源创造机会对我们来说非常重要。” 边缘。
WeatherNext 3 现已集成到搜索、地图、Gemini 和其他 Google 产品中。谷歌与美国国家飓风中心和亚洲其他组织合作，利用其人工智能模型改进天气预报。
随着人工智能模型变得更加准确，它们预计将超越传统的基于物理的模型。 WeatherNext 3 仍然基于基于物理的模型和来自气象机构的数据进行训练。
