Óránkénti előrejelzést ad a Google új AI-modellje, nyers műholdadatokat használva

A Google WeatherNext 3 modellje már nyers műholdadatokat is feldolgoz, így óránkénti előrejelzéseket képes készíteni. A korábbi, hatóránkénti frissítésű modellekkel szemben ez a változtatás lerövidíti az adatok feldolgozási idejét, és pontosabb képet ad a jelenlegi légköri viszonyokról. (Ars Technica)

A korábbi AI-modellek nagyrészt újraszámított, globális légköri adatokat használtak, amelyek hatóránként készültek el. A WeatherNext 3 azonban már más megközelítést alkalmaz: beépített műholdas időjárási adatokat is felhasznál, és a nagyobb számítási kapacitás révén óránkénti előrejelzéseket generál. A modell felbontását is növelték, és egy különálló, műholdas csapadékbecslésre szakosodott AI-modellt is hozzáadtak.

A WeatherNext 3 a fizikai folyamatok szimulálása helyett mintázatok alapján dolgozik, de most már figyelembe veszi a helyszín fizikai jellemzőit is, mint például a szárazföld vagy óceán, illetve a tengerszint feletti magasságot. Ezek az információk segítenek pontosabb felszíni hőmérséklet- és harmatpont-előrejelzések készítésében.

A Google saját mérései szerint a WeatherNext 3 durván 5%-kal pontosabb a légkör felső rétegeinek megfigyelésében, ami körülbelül hat órával hosszabb megbízható előrejelzési időt jelent. A felszíni hőmérséklet-előrejelzés pontossága akár 30%-kal is javult a korábbi verzióhoz képest. A Google állítása szerint a WeatherNext 3 a legtöbb mérőszámon felülmúlja az ECMWF AI modelljét is.

Néhány területen azonban a WeatherNext 3 teljesítménye kezdetben elmarad a többi modelltől, mielőtt a 15 napos előrejelzés későbbi szakaszában felzárkózna. Emellett egyes csapadéktérképeken a modell rácsstruktúrájára utaló, hatszögletű foltok jelennek meg. A Google nem közölte ezek okát, de a cég szerint az új modell „jelentős előrelépést képvisel az AI-alapú időjárás-előrejelzésben”.

A WeatherNext 3 már a Google keresőjében, a Gemini asszisztensben és a Térképekben is az alapértelmezett időjárás-előrejelzési forrás.