Google DeepMind выпускает WeatherNext 3 — свою самую точную погодную AI-модель
Google DeepMind
WeatherNext 3, анонсированная 3 сентября, обучается на данных геостационарных спутников в реальном времени и наблюдениях метеостанций, а не только на симуляциях численного прогноза погоды, что позволяет обновлять прогноз ежечасно с разрешением до 5 км — в пять раз точнее WeatherNext 2 — и даёт прирост до 60% по осадкам в метрике CRPS в независимых оценках Brightband. Модель добавляет переменные для возобновляемой энергетики — скорость ветра на высоте 100 метров и солнечную радиацию — и разворачивается в Search, Gemini, Maps, Earth Engine и Google Cloud.
Почему это важно
Первая погодная модель топ-уровня, отказавшаяся от обучающих данных только из симуляций; добавленные энергетические переменные целятся точно в операторов электросетей — рынок, который численный прогноз обслуживал плохо.
Важность: 3/5
Заметный прикладной релиз DeepMind с приростами в независимой оценке