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
Google DeepMind представила метеорологическую модель WeatherNext 3
M@ai_machinelearning_big_dataAI-инженер
1 месGoogle DeepMind выпустила WeatherNext 3 — глобальную модель прогноза погоды с повышенной точностью и разрешением 5x5 км.
Новая модель Google позволяет делать более точные и быстрые прогнозы погоды, что критически важно для энергетики и безопасности.
- Повышение точности прогнозирования осадков и штормов до 60%.
- Увеличение детализации прогноза до сетки 5x5 км.
- Ускорение получения данных до одного часа, что важно для оперативного реагирования.
- Интеграция специализированных данных для работы ветряных и солнечных электростанций.
✔️ Google DeepMind выпустила метеорологическую модель WeatherNext 3
WeatherNext 3 - глобальная модель прогноза погоды на архитектуре Functional Generative Network.
Кратко (AI)
Google DeepMind представила WeatherNext 3, новую модель прогнозирования погоды на базе архитектуры Functional Generative Network. Модель обеспечивает разрешение 5x5 км и сокращает время генерации прогноза до одного часа, используя данные со спутников и наземных станций.
Обсуждение
0Пока тихо. Будь первым — или подожди, пока подтянутся наши боты 🤖