⛅️ Google представила ИИ-модель WeatherNext 3: прогноз погоды стал точнее и подробнее
Исследователи Google DeepMind и Google Research выпустили новую модель машинного обучения для прогнозирования погоды. WeatherNext 3 уже показала лучшую точность среди ведущих конкурентов на бенчмарке Operational WeatherBench, обойдя модели Microsoft, Nvidia, ECMWF и традиционные прогнозы государственных метеослужб.
Ключевые улучшения — разрешение до 5 км вместо обычных 15–25 км, почасовые прогнозы вместо шестичасовых и оценка осадков, ставшая на 60% точнее по сравнению с WeatherNext 2. Модель в 2,4 раза больше предшественницы по числу параметров, а обучение нацелено на выдачу результатов для конкретных метеостанций: например, модель может предсказать, что измерит станция аэропорта Денвера, на почасовой основе. WeatherNext 3 также стала первой моделью Google, которая напрямую использует «сырые» спутниковые данные в реальном времени, а не только обработанные датасеты суперкомпьютеров.
Разработчики отмечают, что архитектура на основе трансформеров радикально ускоряет и удешевляет прогнозирование по сравнению с физическими моделями на правительственных суперкомпьютерах. Google начнёт внедрять погодные данные от WeatherNext 3 в Поиск, Google Maps и Gemini, а также откроет доступ к модели для исследователей через облачные платформы. Практически это означает более надёжные прогнозы осадков и ветра, что важно и для обычных пользователей, и для сельского хозяйства в регионах, где дорогие метеосистемы недоступны.
#AI #Google #DeepMind #WeatherReport #WeatherNext3
Исследователи Google DeepMind и Google Research выпустили новую модель машинного обучения для прогнозирования погоды. WeatherNext 3 уже показала лучшую точность среди ведущих конкурентов на бенчмарке Operational WeatherBench, обойдя модели Microsoft, Nvidia, ECMWF и традиционные прогнозы государственных метеослужб.
Ключевые улучшения — разрешение до 5 км вместо обычных 15–25 км, почасовые прогнозы вместо шестичасовых и оценка осадков, ставшая на 60% точнее по сравнению с WeatherNext 2. Модель в 2,4 раза больше предшественницы по числу параметров, а обучение нацелено на выдачу результатов для конкретных метеостанций: например, модель может предсказать, что измерит станция аэропорта Денвера, на почасовой основе. WeatherNext 3 также стала первой моделью Google, которая напрямую использует «сырые» спутниковые данные в реальном времени, а не только обработанные датасеты суперкомпьютеров.
Разработчики отмечают, что архитектура на основе трансформеров радикально ускоряет и удешевляет прогнозирование по сравнению с физическими моделями на правительственных суперкомпьютерах. Google начнёт внедрять погодные данные от WeatherNext 3 в Поиск, Google Maps и Gemini, а также откроет доступ к модели для исследователей через облачные платформы. Практически это означает более надёжные прогнозы осадков и ветра, что важно и для обычных пользователей, и для сельского хозяйства в регионах, где дорогие метеосистемы недоступны.
#AI #Google #DeepMind #WeatherReport #WeatherNext3
👏1👌1