Google predstavio WeatherNext 3: AI prognozira vreme svakog sata i do pet puta detaljnije

Google DeepMind i Google Research predstavili su WeatherNext 3, novu generaciju modela veštačke inteligencije za prognoziranje vremena, za koju kompanija navodi da je njen najnapredniji i najprecizniji globalni AI model za vremensku prognozu do sada.

Nova generacija donosi značajan pomak u odnosu na prethodni WeatherNext 2: koristi satelitske podatke u realnom vremenu, proizvodi novu prognozu svakog sata i može da pruži znatno detaljniju sliku lokalnih vremenskih prilika.

WeatherNext 3 već počinje da se integriše u Google proizvode koje svakodnevno koriste milijarde ljudi, uključujući Google Search, Gemini i Google Maps.

Nova prognoza svakog sata

Jedna od najvažnijih promena je način na koji WeatherNext 3 dobija informacije o trenutnom stanju atmosfere.

Prethodni AI modeli za prognoziranje vremena u velikoj meri oslanjali su se na podatke dobijene iz klasičnih numeričkih modela vremena. Takvi sistemi koriste složene fizičke simulacije koje zahtevaju ogromne računarske resurse, a podaci mogu stići sa višesatnim zakašnjenjem.

WeatherNext 3 umesto toga može direktno da koristi globalne geostacionarne satelitske podatke koji se kontinuirano osvežavaju.

Na osnovu najnovijih dostupnih posmatranja atmosfere model može da generiše novu vremensku prognozu svakog sata.

To je posebno značajno kod vremenskih pojava koje se brzo razvijaju, poput oluja, frontova i padavinskih sistema.

Do pet puta detaljnija slika vremena

Google navodi da WeatherNext 3 pruža globalnu vremensku sliku koja je približno pet puta detaljnija od prethodne generacije WeatherNext 2.

Novi model određene površinske parametre, poput temperature i vlažnosti, može da prikazuje u rezoluciji od oko pet kilometara.

Drugi površinski parametri dostupni su u rezoluciji od oko 10 kilometara, dok se pojedini atmosferski podaci, poput brzine vetra, prognoziraju na mreži od 25 kilometara.

Za poređenje, WeatherNext 2 radio je na mreži od približno 25 kilometara i proizvodio prognoze u intervalima od šest sati.

Veća rezolucija posebno je značajna u područjima u kojima se vremenski uslovi mogu znatno razlikovati na relativno malom prostoru – na obalama, u dolinama i planinskim predelima.

AI postaje precizniji u prognoziranju kiše i snega

Prognoziranje padavina predstavlja jedan od najtežih problema čak i za savremene meteorološke modele.

Kiša i sneg zavise od veoma dinamičnih procesa u oblacima koji se odvijaju na malim prostornim skalama. Zbog toga globalni modeli mogu da daju previše „zamućenu“ sliku padavina ili da ne prepoznaju precizne granice intenzivnih vremenskih sistema.

Google je zato WeatherNext 3 trenirao koristeći, između ostalog, visokokvalitetne satelitske podatke o padavinama.

Prema rezultatima koje je kompanija objavila, novi model ostvaruje značajna poboljšanja u preciznosti prognoziranja padavina u odnosu na referentne sisteme, pri čemu veličina poboljšanja zavisi od korišćenog skupa podataka i vremenskog horizonta prognoze.

Za običnog korisnika to bi trebalo da znači jednostavniju stvar: bolju procenu gde će, kada i sa kojom verovatnoćom padati kiša ili sneg.

Google tvrdi: Do 50 odsto preciznije prognoze padavina

Posebno zanimljivo poboljšanje odnosi se na prognoze koje korisnici dobijaju kada planiraju aktivnosti dan ili više unapred.

Google navodi da će korisnici zahvaljujući WeatherNext 3 u tim slučajevima videti do 50 odsto preciznije prognoze padavina, uz najveća poboljšanja u regionima u kojima su vremenske prognoze istorijski bile manje pouzdane.

Novi pristup mogao bi zato biti posebno značajan za delove Afrike, Latinske Amerike i azijsko-pacifičkog regiona, gde razvoj tradicionalnih regionalnih meteoroloških modela visoke rezolucije može zahtevati veoma skupu superračunarsku infrastrukturu.

AI omogućava da se detaljnije globalne prognoze prošire i na područja koja ranije nisu imala isti nivo meteorološke infrastrukture.

WeatherNext 3 ulazi u Google Search, Maps i Gemini

WeatherNext 3 neće ostati samo istraživački projekat.

Google počinje da ga koristi u okviru svojih najvažnijih proizvoda.

Nova generacija prognoza postepeno će pokretati vremenske informacije u Google Search-u, Gemini aplikaciji i Google Maps-u, kao i u Google Maps Platform Weather API-ju i Google Earth Engine-u.

To znači da veliki broj korisnika neće morati posebno da koristi WeatherNext 3 niti čak da zna koji model radi u pozadini.

Kada u Google-u budu proveravali vremensku prognozu ili pitali Gemini kakvo ih vreme očekuje, deo odgovora moći će da dolazi upravo iz novog AI sistema.

Podaci dostupni i kompanijama i programerima

WeatherNext 3 ima i znatno širu primenu od svakodnevne prognoze vremena.

Google omogućava pristup visokorezolucionim prognozama kroz svoju cloud infrastrukturu, uključujući BigQuery, Earth Engine i mogućnost preuzimanja većih količina podataka iz Google Cloud Storage-a.

Takvi podaci mogu biti posebno značajni za poljoprivredu, logistiku, avio-industriju, osiguranje, istraživanja i sisteme za upravljanje vanrednim situacijama.

Umesto da kompanija sama razvija i pokreće kompleksan meteorološki AI model, može da koristi već pripremljene WeatherNext 3 prognoze u sopstvenim sistemima.

AI prognozira i koliko će energije proizvesti vetar i Sunce

Jedna od zanimljivijih novina WeatherNext 3 odnosi se na obnovljive izvore energije.

Model može da prognozira brzinu vetra na visini od oko 100 metara, približno visini na kojoj rade turbine vetroelektrana.

Istovremeno prognozira oblačnost i količinu Sunčevog zračenja koja dopire do tla.

Takve informacije mogu pomoći operatorima elektroenergetskih sistema i kompanijama koje upravljaju vetroparkovima i solarnim elektranama da preciznije procene koliko će električne energije proizvesti u narednom periodu.

To je važno jer proizvodnja iz vetra i Sunca direktno zavisi od vremenskih uslova, dok elektroenergetska mreža istovremeno mora da održava ravnotežu između proizvodnje i potrošnje.

Veštačka inteligencija menja meteorologiju

WeatherNext 3 predstavlja još jedan primer oblasti u kojoj veštačka inteligencija više nije samo pomoćni alat za obradu podataka.

AI modeli sve više preuzimaju zadatke za koje su tradicionalno bile potrebne izuzetno kompleksne fizičke simulacije i velika količina računarske snage.

To ipak ne znači da je problem prognoziranja vremena rešen.

Atmosfera ostaje izuzetno kompleksan sistem i nijedan model ne može potpuno ukloniti neizvesnost iz vremenske prognoze. Google zbog toga naglašava da se za zvanična upozorenja o opasnim vremenskim pojavama i informacije od značaja za javnu bezbednost građani i dalje treba da oslanjaju na nadležne nacionalne meteorološke službe.

WeatherNext 3, međutim, pokazuje pravac u kojem se meteorologija ubrzano razvija: više podataka iz stvarnog sveta, češće ažuriranje, znatno veća prostorna rezolucija i AI koji iz ogromne količine informacija pokušava da predvidi šta će se u atmosferi dogoditi sledeće.