Google称其AI天气模型WeatherNext 3精度进一步提升
Google正在推出一款升级版的AI天气模型，据称在雨雪预测方面精度更高。
公司在今天的公告中表示，借助全新的WeatherNext 3 AI模型，现在能够实现"前所未有的分辨率"预报。据称，模型通过实时天气观测进行学习，生成的全球画面清晰度是Google上一代模型的五倍。
"WeatherNext 3的突破之一在于，它超越了大量全球AI模型训练所用的数据，"Google Research研究工程师Samier Merchant表示，"我们能够利用更新鲜、更丰富的观测数据集。"
天气预报传统上主要依赖模拟大气物理的超级计算机。这需要求解复杂的方程，也因此存在时间上的滞后。而Google等开发者构建的AI天气模型则通过识别历史天气数据中的模式，实现更快的预测。
Google更进一步，在新模型中纳入了实时卫星数据。WeatherNext 3能够每小时基于最新的卫星观测生成一次预报，相比之前的AI模型预测更快，空间和时间分辨率也更高。
作为对比，上一代模型WeatherNext 2每6小时生成一次预报，网格分辨率为25公里；新模型则可以最高5公里分辨率可视化温度、湿度等变量。
Google表示，这种速度和分辨率在预测由快速移动天气系统引发的雨雪时尤其有帮助。利用卫星数据做预报还能填补地面雨量计稀疏地区的预测空白。这些地区主要位于美国和欧洲之外，Google称WeatherNext 3在这些地方能为天气预报带来最大幅度的改善。公司表示，用户提前一天查看时，降水预报的准确率最高可提升50%。
Google还将最新AI天气模型用于可再生能源发电的预报，例如预测约100米高度（涡轮机高度）的风速。和其他正在开发生成式AI工具的科技巨头一样，Google的数据中心对能源的需求也在不断攀升。
Google DeepMind研究科学家Ferran Alet告诉The Verge："随着Google乃至全人类能源需求的不断增长，确保可再生能源成为极具吸引力的选择，对我们至关重要。"
WeatherNext 3现已接入Google搜索、地图、Gemini等产品。Google还与美国国家飓风中心以及亚洲多家机构合作，利用AI模型提升天气预报能力。
尽管AI模型越来越精准，但它仍需与传统基于物理的模型协同工作。WeatherNext 3仍在基于物理模型的数据进行训练，气象机构在发布预警时通常也会综合参考多种预测结果。