Google оголосила про запуск нової вдосконаленої моделі штучного інтелекту для прогнозування погоди, яка тепер стане частиною таких сервісів як Search, Gemini та смартфони Pixel.
Щоб дізнатись останні новини, слідкуйте за нашим каналом Google News онлайн або через застосунок.
Раніше компанія вже тестувала можливості моделей штучного інтелекту у сфері метеорології, і результати демонстрували високу точність. Алгоритми здатні створювати прогнози швидше та значно ефективніше у порівнянні з класичними фізичними моделями, для яких потрібна складна обчислювальна інфраструктура і багато годин роботи. Тепер такі прогнози перестають бути лише експериментальним інструментом і стають частиною реальних продуктів Google.
Пітер Батталья, старший директор Google DeepMind із напрямів досліджень і сталого розвитку, підкреслив, що компанія вперше робить модель доступною широкому колу користувачів і відмовляється від експериментального статусу завдяки високому рівню точності. За його словами, Google впевнена у практичній цінності отриманих прогнозів.
Оновлена система має назву WeatherNext 2. Ця модель здатна створювати метеопрогнози у вісім разів швидше за попереднє покоління. Крім того, вона демонструє точніші результати у прогнозуванні приблизно 99,9% змінних, серед яких температурні показники, швидкість вітру та інші ключові параметри. WeatherNext 2 може створювати сотні можливих сценаріїв розвитку погоди, починаючи з однієї вихідної ситуації. Для виконання повного прогнозу моделі достатньо менш ніж однієї хвилини роботи на одному процесорі TPU, тоді як фізичним моделям потрібні кілька годин обчислень на суперкомпютері.
Класичні метеомоделі витрачають багато ресурсів, оскільки намагаються максимально точно відтворити складні процеси, які відбуваються в атмосфері. Підхід штучного інтелекту інший. Він шукає закономірності у великих наборах історичних даних, після чого використовує їх для прогнозування майбутніх подій.
Особливість WeatherNext 2 полягає у новій техніці, що отримала назву функціональна генеративна мережа, або FGN. Попередні версії моделей штучного інтелекту потребували багаторазового повторення етапів обчислень, перш ніж формувався фінальний прогноз. FGN дозволяє робити це значно простіше та швидше. Модель включає спеціальний шум у вхідні дані, що забезпечує можливість створення великої кількості варіантів погоди у межах одного обчислювального кроку. Це підвищує ефективність і пришвидшує створення прогнозів.
Таким чином, Google робить ще один крок до того, щоб поєднати штучний інтелект із повсякденними цифровими сервісами, надаючи користувачам точніший та швидший спосіб отримання прогнозів погоди.
Читайте також:
- Гонка AI виходить на новий рівень: Google готує до випуску Gemini 3
- Google Photos отримує нові AI-функції завдяки моделі Nano Banana