首頁谷歌最新的 AI 天氣模型讓你沒有理由忘記帶傘
Google DeepMind 與 Google Research 推出了一款全新的 AI 驅動天氣預報模型，該模型能提供更清晰的大氣變化洞察，以及更頻繁、可靠的預測結果。
WeatherNext 3 代表了氣象學領域的重大飛躍，由深度學習驅動。Google 計劃將該模型整合到 Search、Google Maps 和 Gemini 中，並透過其雲平臺向研究人員和使用者開放。
“這標誌著核心變數首次直接為 Google 的一系列產品提供支援，”Google 高階員工工程師 Samier Merchant 在接受 TechCrunch 採訪時說。
在由初創公司 Brightband 建立的用於比較 AI 預測的基準測試 Operational WeatherBench 上進行的測試顯示，WeatherNext 3 在溫度、風速和溼度等關鍵指標上展現了卓越的準確性。
它優於 Google、Microsoft、Nvidia 以及歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）的其他深度學習模型，也優於美國國家氣象局和 ECMWF 的傳統預測。
Image Credits:Brightband / Brightband
傳統天氣預報依賴於政府超級計算機求解複雜的物理方程。雖然準確，但這些系統成本高昂且速度緩慢。自 2018 年 ECMWF 釋出數十年曆史資料以來，研究人員利用深度學習建立了速度更快且準確性相當的模式。
“天氣是混沌的；微小的差異可能導致巨大的擾動，”DeepMind 的員工研究科學家經理 Ferran Alet 解釋道。“機器學習解決了核心挑戰：使用不完整的資訊和有限的計算資源來近似嘈雜的物理現象，從而能夠從海量資料集中學習模式。”
之前的 AI 預測模型面臨幾個關鍵限制：它們覆蓋的區域較廣（15–25 平方公里），實際用途有限，難以預測降雨，且依賴於經過預處理的政府資料。
WeatherNext 3 解決了這些問題。它提供了 5 公里的解析度，與 WeatherNext 2 相比，降雨預測準確率提高了 60%，並且生成的是每小時預測，而不是標準的六小時間隔。
Image Credits:Google / Google
這些改進源於特定的設計選擇。WeatherNext 3 的引數數量是前代的 2.4 倍，解碼器頭經過定製，以提供更可操作的洞察。與在 3D 網格上平均資料的標準預測不同，DeepMind 的模型可以視覺化特定事件，如氣旋路徑。
此外，該模型經過訓練以預測特定氣象站的資料。這提高了預測的粒度，並允許與地面真實資料進行評估對比。
“許多 AI 應用的目標是端到端地執行任務，”Brightband 的大氣科學家 Daniel Rothenberg 說。“透過預測特定站點的資料，例如丹佛機場的每小時天氣狀況，我們將預測與實際效用更緊密地聯絡起來。”
該模型頻率的增加得益於每小時攝入實時衛星資料。使用原始經驗觀測值而非超級計算機生成的分析提高了準確性，儘管處理未格式化資料在技術上仍然具有挑戰性。
Google 聲稱 WeatherNext 3 是首個將原始觀測值納入高解析度全球預測的 AI 模型。然而，AI 初創公司 WindBorne 表示，其 WeatherMesh 6 模型自 2025 年底以來一直使用來自氣象氣球的原始資料。Google 指出，其預測提供了更高的全球解析度。兩個模型仍然依賴國家資料集，表明真正的直接資料同化仍需進一步工作。
雖然大型語言模型佔據頭條新聞，但氣象學領域的 Transformer 革命同樣具有變革性。歐洲和美國的天氣機構已經在預測中使用 AI，提供了速度和成本優勢，這可能使準確的預測對較貧困的地區變得可用。
比爾·蓋茨最近強調了 AI 天氣預報作為關鍵益處，指出其有潛力提高發展中國家的農作物產量。Ferran Alet 補充說，更高解析度的風、雨和雲層覆蓋預測將有助於使可再生能源專案更加可靠。
“最終，Google 旨在為使用者提供有用的資訊，而天氣是其中不可或缺的一部分，”Alet 總結道。
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