Google подобрява прогнозите за времето с новия AI модел WeatherNext 3

Google започна да използва новия си модел WeatherNext 3 за прогнозите за времето в своите услуги. Системата вече захранва информацията, показвана в Google Search, Gemini и Google Maps, като според разработчиците предлага по-висока точност спрямо предходното поколение.

Традиционните метеорологични модели използват физичните характеристики на атмосферата и повърхността, за да симулират процеси като движението на въздушните маси, промените в температурата и образуването на валежи. Моделите с машинно обучение работят по различен начин – те се обучават върху големи масиви от минали наблюдения и откриват закономерности, чрез които прогнозират бъдещото развитие на времето.

WeatherNext 3 комбинира този подход с ограничено количество физическа информация за конкретното място. При изчисляването на температурата на повърхността и точката на оросяване моделът отчита дали избраната локация се намира на сушата или в океана, както и нейната надморска височина.

Google е обучила системата с данни от метеорологични станции, към които е добавена съответната информация за вида на повърхността и релефа. Според екипа това позволява да се генерират по-точни локални прогнози, включително за конкретна точка, избрана от потребителя.

В техническия документ за WeatherNext 3 Google сравнява резултатите с тези на WeatherNext 2 и AI модела на Европейския център за средносрочни прогнози за времето – ECMWF.

Според представените данни точността при прогнозирането на условията в горните слоеве на атмосферата се подобрява с около 5% спрямо предходния модел. По оценка на екипа това се равнява на приблизително шест допълнителни часа, в които прогнозата запазва сходна степен на надеждност.

По-съществена е отчетената промяна при изчисляването на температурата на повърхността за конкретна локация. Там подобрението в точността достига до 30%. При повечето от разгледаните показатели WeatherNext 3 се представя по-добре и от използвания за сравнението модел на ECMWF.

Тестовете разкриват и ограничения. При няколко метеорологични променливи WeatherNext 3 показва по-ниска точност през началните шест часа на прогнозата спрямо конкурентните модели. След този период системата излиза напред в рамките на останалата част от 15-дневната прогноза. В документа не се посочва възможна причина за това поведение.

В някои карти се забелязва и геометричната структура на решетката, използвана от модела. При визуализация на валежите например могат да се появят ясно различими шестоъгълни области.

Друг проблем е свързан с генерирането на няколко възможни сценария за температурата. Част от тях водят до по-висока или по-ниска средна температура за цялата планета, докато при подобна система се очаква разликите между отделните места до голяма степен да се компенсират глобално.

Въпреки тези особености Google определя WeatherNext 3 като съществена стъпка в развитието на метеорологичните прогнози с изкуствен интелект. Основната промяна е включването на актуални наблюдения с ниско закъснение и допълнителна информация за конкретната повърхност, вместо системата да разчита единствено на предварителния анализ на исторически модели.