IT之家 11 月 18 日消息，天氣變(bian)化影響著全球(qiu)供應鏈、航班路徑以及日常通勤等各類(lei)決策，而(er)近年(nian)來人工智能不斷提升(sheng)預報能力，也改變(bian)了(le)人們獲取與使用(yong)天氣資訊的方式。

當地時間周一，Google DeepMind 與 Google Research 宣布推出全新天氣預(yu)測(ce)模型 WeatherNext 2，被(bei)譽為目(mu)前最(zui)先進且最(zui)高效的一代 AI 天氣預(yu)報系(xi)統。

據谷歌官(guan)方(fang)介紹，WeatherNext 2 的(de)運算速度較前代提升(sheng)約 8 倍(bei)，并可生成分辨率精細(xi)到 1 小時級別的(de)預(yu)測結果。其主(zhu)要(yao)突破(po)來自(zi)能夠(gou)提供(gong)數百種(zhong)可能情境的(de)新模型架構，過去團隊也已利用此類技(ji)術在實(shi)驗性氣(qi)旋預(yu)測中協助氣(qi)象機構進行多情境分析。

此(ci)次(ci)發布標志研究成果首次(ci)正式面(mian)向(xiang)用戶開放。WeatherNext 2 的(de)預(yu)測(ce)數據現(xian)已上線 Earth Engine 與 BigQuery，同時 Google Cloud 的(de) Vertex AI 也啟動早期(qi)體(ti)驗計劃(hua)，允許用戶執行(xing)自(zi)定義模(mo)型推(tui)理。

此外(wai)，谷歌也(ye)將 WeatherNext 技(ji)術整合至旗下多項服務(wu)，包(bao)括 Search、Gemini、Pixel Weather 與(yu) Google Maps Platform 的 Weather API，并將在未來幾周進一步應用(yong)于 Google Maps 的天氣(qi)信息。

據(ju)介(jie)紹，新模(mo)型能夠從單一起始(shi)狀態推演(yan)出數(shu)百種可(ke)能的天氣(qi)發展(zhan)，每(mei)條推演(yan)在單個(ge) TPU 上僅需不到一分鐘，而采(cai)用傳統基于物理的超級(ji)計算(suan)模(mo)型則可(ke)能需要數(shu)小時。

官方(fang)指出，WeatherNext 2 在 0 至 15 天的預(yu)報時段(duan)中(zhong)，于 99.9% 的變量上全面超越前代(dai)，包括溫度、風速(su)、濕度等，并可提供更高分辨率的結果。

其(qi)性能躍升得益于一種名為 Functional Generative Network（FGN）的(de)(de)全新 AI 建模方(fang)(fang)式，該方(fang)(fang)法在(zai)模型(xing)(xing)架構中直接(jie)注入“噪(zao)聲”，以確保(bao)生(sheng)成的(de)(de)預(yu)(yu)測維持物理上的(de)(de)合(he)理性與(yu)內在(zai)關(guan)聯性。此(ci)方(fang)(fang)式對(dui)于氣(qi)象學(xue)上所謂的(de)(de)“邊(bian)際(ji)”（marginals）與(yu)“聯合(he)”（joints）預(yu)(yu)測尤其(qi)關(guan)鍵。邊(bian)際(ji)指單一的(de)(de)個別氣(qi)象要素，如(ru)某地(di)的(de)(de)精(jing)確氣(qi)溫、特(te)定(ding)高(gao)度的(de)(de)風(feng)速或濕(shi)度；而(er)聯合(he)則是(shi)由(you)這些邊(bian)際(ji)構成的(de)(de)大(da)型(xing)(xing)且復雜(za)的(de)(de)系(xi)統，如(ru)高(gao)溫影響區域或整座(zuo)風(feng)電場的(de)(de)預(yu)(yu)期發電量。官方(fang)(fang)表示，模型(xing)(xing)僅以邊(bian)際(ji)數據進行訓練，但卻能夠(gou)有效(xiao)推算聯合(he)系(xi)統，這是(shi)其(qi)方(fang)(fang)法的(de)(de)獨特(te)之處。

谷歌(ge)表示，WeatherNext 2 把前沿研究帶入實際應用場景(jing)，并(bing)將持(chi)續推進這一(yi)(yi)技術的(de)發展，包括探索(suo)整合更多數(shu)據(ju)(ju)來源(yuan)與(yu)進一(yi)(yi)步擴大(da)訪問范圍。通過(guo)提供強大(da)的(de)工具與(yu)開(kai)放的(de)數(shu)據(ju)(ju)，公司希望(wang)支(zhi)持(chi)研究人員、開(kai)發者與(yu)企業在面對復雜(za)問題時做出更有依據(ju)(ju)的(de)決(jue)策，并(bing)推動未來相(xiang)關領域(yu)的(de)進展。

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