Google DeepMind y Google Research anunciado hoy WeatherNext 2 como su “modelo de pronóstico más avanzado y eficiente”. En particular, está ayudando a impulsar los pronósticos en las aplicaciones para consumidores de Google, incluido Pixel Weather.
A alto nivel, “WeatherNext 2 puede generar pronósticos 8 veces más rápido y con una resolución de hasta 1 hora”. Puede predecir la velocidad y dirección del viento, las precipitaciones, la presión y otras variables climáticas.
El principal avance de este modelo es predecir “cientos de posibles resultados meteorológicos desde un único punto de partida”. Esto incluye “eventos climáticos de baja probabilidad, pero catastróficos”. Predicciones similares anteriormente “llevarían horas en una supercomputadora usando modelos basados en la física”, pero ahora se pueden hacer en menos de un minuto usando una sola TPU y este enfoque de IA.
Debajo del capó, WeatherNext 2 genera cuatro pronósticos de 6 horas por día. La entrada del modelo es el “estado meteorológico global más reciente”. Luego se utiliza una red generativa funcional (FGN) para producir pronósticos ligeramente diferentes, y esas predicciones generadas luego se retroalimentan al modelo.
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Este enfoque es particularmente útil para predecir lo que los meteorólogos llaman “marginales” y “uniones”. Los marginales son elementos meteorológicos individuales e independientes: la temperatura exacta en un lugar específico, la velocidad del viento a una determinada altitud o la humedad. Lo novedoso de nuestro enfoque es que el modelo sólo se entrena en estos marginales. Sin embargo, a partir de esa formación, aprende a pronosticar hábilmente “uniones”: sistemas grandes, complejos e interconectados que dependen de cómo encajan todas esas piezas individuales. Esta previsión “conjunta” es necesaria para nuestras predicciones más útiles, como identificar regiones enteras afectadas por altas temperaturas o la producción de energía esperada en un parque eólico.
WeatherNext 2 supera el modelo anterior de Google “en el 99,9% de las variables (por ejemplo, temperatura, viento, humedad) y tiempos de entrega (0-15 días)”.
La compañía ahora ha incorporado la tecnología y los modelos WeatherNext “en el sistema central de pronóstico que impulsa todas las funciones meteorológicas de Google”. Como tal, verá pronósticos meteorológicos más precisos en Search, Gemini, Pixel Weather y pronto en Google Maps.
Mientras tanto, empresas, científicos y desarrolladores pueden acceder a WeatherNext 2 a través de Google Cloud Vertex AI, Big Query y Earth Engine. De cara al futuro, Google “integrará nuevas fuentes de datos y ampliará aún más el acceso”.
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