Google DeepMind выпустила метеорологическую модель WeatherNext 3WeatherNext 3 - глобальная модель прогноза погоды на архитектуре Functional Generative Network.
По независимым замерам сервиса Brightband, это самая точная глобальная модель погоды на сегодня.
В третьей версии отказались от тяжелых физических симуляций численного прогноза и модель напрямую обрабатывает потоковые мозаики с геостационарных спутников и показания наземных метеостанций.
Это позволило сократить цикл генерации нового прогноза до одного часа, а пространственное разрешение температуры и влажности повысить до сетки 5 × 5 км, что в пять раз детальнее чем у WeatherNext 2 с её сеткой в 25 километров.
Существенный прогресс достигнут и в моделировании осадков - обучение на спутниковых радарах и массивах NASA IMERG снизило вероятностную ошибку на величину до 60%, что дает модели точнее очерчивать границы штормовых фронтов без размытия.
Отдельно добавили величины для возобновляемой энергетики: скорость ветра на ста метрах (примерно на высоте турбины), плюс облачность и уровень солнечной радиации.
Данные доступны через BigQuery, Earth Engine и Cloud Storage. В Google Search, приложении Gemini, Google Maps и Weather API модель уже подключена.
@ai_machinelearning_big_data
#news #ai #ml
