A Google DeepMind november 17-én bemutatta új mesterséges intelligencia-modelljét, a WeatherNext 2-t, ami jelentős ugrást jelent a globális előrejelzésben.
A rendszer egy új módszert, a Funkcionális Generatív Hálózatot (FGN) használja, hogy nyolcszor gyorsabban és részletesebben készítsen előrejelzéseket, mint elődje. Az áttörés percek alatt több száz lehetséges forgatókönyvet generálva javítja az előrejelzéseket olyan összetett eseményekre, mint a hurrikánok.
A Google mostantól felhőplatformjain keresztül hozzáférést biztosít a modell adataihoz. Ennek a lépésnek a célja a kutatás felgyorsítása és a közbiztonság javítása, mivel a mesterséges intelligencia egyre központibb szerepet játszik az időjárás-tudományban, még akkor is, ha a nyilvános adatforrások bizonytalansággal szembesülnek.
<-Official.jpg">New Architecture.jpg Pontos előrejelzések
A WeatherNext 2 középpontjában egy újszerű architektúra áll, amelyet a legutóbbi kutatások részleteznek. Ellentétben elődjével, a GenCasttal, amely diffúzió alapú megközelítést alkalmazott, a WeatherNext 2 egy úgynevezett funkcionális generatív hálózatra épül.
Ez az FGN módszer gondosan strukturált „zajt” fecskendez be közvetlenül a modell paramétereibe. Lehetővé teszi a rendszer számára, hogy fizikailag valósághű és koherens időjárási forgatókönyvek nagy halmazát állítsa elő egyetlen kiindulási pontról.
Minden egyes előrejelzés kevesebb mint egy percet vesz igénybe egyetlen TPU-n, ami egy hagyományos szuperszámítógépen órákat igényelne.
Ez a hatékonyság nem a pontosság ára. A Google értékelései szerint a WeatherNext 2 az összes változó és előrejelzési átfutási idő 99,9%-ában felülmúlja a korábbi legmodernebb modellt, a GenCast. Az új modell átlagosan 6,5%-os pontossági javulást mutat a Continuous Ranked Probability Score (CRPS) szerint, amely a valószínűségi előrejelzések kulcsfontosságú mérőszáma.
Magasabb időbeli felbontást is kínál, 6 órás időközönként elérhető előrejelzésekkel és kísérleti képességekkel 1 órás időközönként, részletesebb adatot adva részletesebb döntéshozói lépésekre. href=”https://developers.google.com/weathernext/guides/models”target=”_blank”>hivatalos modelldokumentáció.
Az FGN-megközelítés különösen hatékony mind az egyes időjárási elemek („marginálok”), mind azok összetett kölcsönhatásainak („ízületek”) modellezésére. Azáltal, hogy csak az egyes adatpontokra, például hőmérsékletre vagy szélsebességre oktat, a modell megtanulja a mögöttes fizikát, hogy előre jelezze a nagyméretű rendszereket, például légköri folyókat és ciklonokat.
A Google azonban megjegyzi, hogy a modellnek vannak bizonyos korlátai, beleértve a kisebb vizuális „méhsejt” műtermékek lehetőségét bizonyos változókra vonatkozó előrejelzésekben, amint azt a használati esetek és korlátozások áttekintése.
[beágyazott tartalom]
A kutatólaboratóriumtól a nyilvános platformokig és a partnerügynökségekig
Korábbi áttöréseire építve a Google világos stratégiát mutatott be az AI-kutatástól a valós időjárás-alkalmazás felé. A WeatherNext 2 előrejelzési adatai már elérhetőek a kutatók és fejlesztők számára a Google Earth Engine és BigQuery platformjain keresztül.
Továbbá a Google Cloud Vertex AI új korai hozzáférési programja lehetővé teszi a szervezetek számára, hogy saját egyéni előrejelzéseket állítsanak elő a modell segítségével.
Ez a kezdeményezés a Big Tech növekvő meteorológiai bevonásának szélesebb irányzatát folytatja. Az olyan vállalatok, mint a Microsoft, az Nvidia és az IBM, mind kifejlesztették saját fejlett előrejelző rendszereiket, például a Microsoft Aardvark Weather-jét és a NASA/IBM Prithvi WxC modelljét.
Ahogyan Kirstine Dale, a Met Office MI vezérigazgató-helyettese megjegyezte az általános tendenciával kapcsolatban: „Látjuk a valódi változás lehetőségét, ha a számítógépes előrejelzések bizonyos módjaihoz hasonlót kezdünk.”
A Google stratégiája a legfontosabb kormányzati szervekkel való közvetlen együttműködést is magában foglalja. Egy mérföldkőnek számító partnerség keretében az Egyesült Államok Nemzeti Hurrikánközpontja (NHC) egy kísérleti Google AI-modellt integrált a 2025-ös hurrikánszezon működési munkafolyamatába.
A szövetségi ügynökség számára ez az együttműködés, amely a mesterséges intelligencia által generált útmutatást fogja a szakértő humán előrejelzők elé állítani, ötvözi a gépek sebességét és az emberi életszakértőket.
A fenyegető válság: A mesterséges intelligencia a veszélyeztetett nyilvános adatokra támaszkodik
Miközben a technológiai fejlődés felgyorsul, az egész terület alapvető fenyegetéssel néz szembe. Az olyan mesterséges intelligencia modellek, mint a WeatherNext 2, több évtizedes történelmi adatokon alapulnak, amelyek nagy része az Egyesült Államok Nemzeti Óceán-és Légkörkutató Hivatala (NOAA) által kezelt nyilvános archívumokból származik.
Ezek az alapvető adatforrások jelenleg veszélyben vannak a javasolt költségvetési megszorítások és súlyos létszámhiány miatt.
A helyzet annyira kritikussá vált, hogy a Weather Szolgálat (NOAAW volt igazgatója) figyelmeztető levelet adott ki az ötödik nemzeti szolgálat (NOAAW volt igazgatója) a lehetséges következményekről.
„A legrosszabb rémálmunk az, hogy az időjárás-előrejelző irodákban annyira kevés lesz a létszám, hogy szükségtelen emberéletek fognak bekövetkezni” – írták. 2025 eleje óta az NWS több mint 550 alkalmazottat veszített el, ami miatt egyes előrejelzési irodák kritikusan alulmaradnak a hurrikánszezon kezdetekor.
Az egyik korábbi NHC-főnök úgy jellemezte a megüresedett állások betöltésére irányuló erőfeszítéseket, mint „a Titanic nyugágyainak keverését”, hozzátéve: „Te töltöd be a lyukat a válsággal, valahol nem máshol.”
észrevétlenül a tudományos közösség. A Cambridge-i Egyetem professzora, Richard Turner aggodalmának adott hangot, és kijelentette: „A közösség – véleményem szerint meglepő módon – még nem ébredt rá erre a veszélyre… Úgy gondolom, hogy a megszorítások nagyon veszélyesek egy olyan időszakban, amikor az éghajlat valóban megváltozik.”
Bár a legutóbbi kongresszusi lépések visszaszorították a legsúlyosabb költségvetési megszorításokat, ami némi enyhülést jelent, ezeknek a nyilvános adatoknak a hosszú távú stabilitása továbbra is fennmarad. durva: amint az időjárással kapcsolatos magáninnováció új magasságokat ér el, sikere a túléléséért küzdő nyilvános adatinfrastruktúrán múlik.
A Google és az NHC közötti új partnerség rávilágít a mesterséges intelligencia óriási potenciáljára az életek megmentésére, de azt is megmutatja, hogy sürgősen meg kell védeni az ilyen előrehaladást lehetővé tevő nyílt adatokat, amelyek központi témája a jelenleg zajló mesterséges intelligencia forradalomnak.
