Google DeepMind 與 Google Research 在 11 月中旬發布 WeatherNext 2，這是該公司目前最先進天氣預測 AI 模型。新模型生成預測速度較前代快 8 倍，並可以提供每小時天氣預報，並已整合至 Google Search、Gemini、Pixel Weather 及 Google Maps Platform Weather API 等多項服務，未來數週內也將支援 Google Maps 天氣資訊。
速度與準確度雙重突破
WeatherNext 2 能從單一起始點預測數百種可能天氣變化情境，每次預測在單個 TPU 上只需不到 1 分鐘完成，而傳統物理模型在超級電腦上則需要數小時。該模型在 99.9% 變數（包括溫度、風速、濕度）及預測時間範圍（0 至 15 天）上表現都優於前代 WeatherNext 模型。
Google 表示，天氣預測需要涵蓋各種可能性，特別是最壞情況，這對規劃至關重要。WeatherNext 2 採用名為 Functional Generative Network（FGN）新 AI 建模方式，能夠直接將「噪音」注入模型架構，使生成預測保持物理真實性且互相關聯。
專注邊際與聯合預測能力
WeatherNext 2 創新之處在於模型訓練方式。模型僅針對個別獨立天氣元素（meteorologists 稱為「marginals」）進行訓練，例如特定位置溫度、某一高度風速或濕度。然而從這些訓練中，模型學會預測「joints」，即大型複雜互聯系統，這些系統取決於所有個別元素如何結合。這種聯合預測能力對於識別受高溫影響整個區域，或預測整個風力發電場預期電力輸出等應用至關重要。
全面開放使用
WeatherNext 2 預測數據現已在 Earth Engine 及 BigQuery 提供，Google 也在 Google Cloud Vertex AI 平台推出早期使用計劃，供企業進行自訂模型推論。Google 強調期望透過提供強大工具及開放數據，加速科學發現並賦能全球研究人員、開發者及企業，應對當今最複雜問題。
來源：Google
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