WeatherNext 2 – 谷歌DeepMind推出的AI天氣預報模型
WeatherNext 2,一款劃時代的人工智能天氣預報模型,由谷歌旗下兩大頂尖研究團隊——DeepMind與Google Research強強聯手打造,標志著天氣預測領域邁入了新紀元。這款模型的核心是其獨創的“函數生成網絡”(Functional Generative Network,FGN)架構,這一創新設計使其運算效能實現了驚人的飛躍,較前代模型足足快了約8倍。更令人矚目的是,WeatherNext 2能夠生成分辨率高達每小時的精細化天氣預報,為我們描繪出前所未有的清晰天氣圖景。
WeatherNext 2的非凡之處
WeatherNext 2之所以能夠脫穎而出,在于其卓越的預測能力和高效的運算速度。它能夠從單一的起始氣象數據出發,推演出多達數百種未來可能發生的天氣景象,而每一次的推演,在單個TPU(張量處理單元)上僅需不到一分鐘的時間便可完成。在長達15天的預報時段內,WeatherNext 2在99.9%的氣象變量,包括溫度、風速、濕度等關鍵指標上,都展現出遠超前代模型的優異表現。
WeatherNext 2的核心能力
- 精準無匹的天氣預報:該模型能夠生成精細至每小時的天氣預報,覆蓋從即時到15天的廣闊預報范圍。在溫度、風速、濕度等多種核心氣象要素的預測精度上,它全面超越了此前的技術水平。
- 疾速的運算能力:得益于創新的“函數生成網絡”架構,WeatherNext 2的運算速度比前代提升了約8倍。單次天氣預測的處理時間在單個TPU上縮短至一分鐘以內,極大地提高了預測效率。
- 多維度情景模擬:WeatherNext 2具備從單一初始狀態推演出數百種潛在天氣發展路徑的能力,為氣象科學研究和災害預警提供了更為豐富和全面的參考依據。
- 對罕見天氣的敏銳洞察:該模型能夠精準預測低概率但可能造成巨大影響的災難性天氣,例如臺風、特大暴雨等,從而顯著增強了對極端天氣的預警能力。
- 數據平臺的無縫整合:WeatherNext 2的預測數據已正式上線至Earth Engine和BigQuery兩大平臺,極大地方便了研究人員和開發者獲取和利用這些寶貴的氣象信息。
- 云端服務的定制化支持:Google Cloud的Vertex AI平臺現已啟動定制模型推理的早期訪問計劃,允許用戶根據自身特定需求進行高度個性化的天氣預測。
- 跨場景的應用延展:WeatherNext 2的強大能力已被整合進Google Search、Gemini、Pixel Weather以及Google Maps Platform的Weather API中。在接下來的幾周內,其功能還將進一步擴展至Google Maps的天氣信息展示,為廣大用戶提供更為便捷和深入的天氣查詢體驗。
WeatherNext 2的科技基石
- 函數空間的精妙噪聲注入:FGN模型通過在函數空間中巧妙地注入低維度的噪聲向量(例如32維),并利用條件歸一化層將這些噪聲均勻地應用于整個網絡,從而生成全局一致且具有變異性的結果。這一機制使得模型能夠從相同的輸入產生數百種不同的天氣情景,同時確保了預測的物理合理性。
- 圖神經網絡的強大支撐:FGN采用了圖神經網絡(GNN)的編碼器/解碼器結構,將經緯度網格映射到球面二十面體網格上的潛在空間,并利用Graph-Transformer處理器在該網格上執行計算。這種架構設計能夠有效地捕捉氣象變量之間復雜的空間依賴關系。
- 多階段的精細化訓練策略:FGN的訓練過程被精心設計為多個階段。首先,模型使用ERA5數據集進行預訓練,隨后利用HRES-fc0數據集進行微調。在最后一個階段,模型會進行自回歸訓練,通過多步滾動預測并計算損失來不斷優化預測性能。
- 邊緣與聯合分布的預測智慧:盡管FGN在訓練時主要關注邊緣分布(如溫度、風速等單一變量),但它通過學習能夠捕捉到變量之間的聯合分布,即它們之間復雜的相互作用。這使得模型能夠生成更全面、更準確的天氣預測結果。
- 高分辨率與極速預測的完美結合:FGN模型不僅能生成分辨率高達每小時的精細化預報,而且在單個TPU上完成單次預測的耗時更是縮短至一分鐘以內。這種高速度與高分辨率的結合,極大地提升了天氣預報的效率和實用性。
WeatherNext 2的探索入口
- 項目官方網站:https://deepmind.google/science/weathernext/
WeatherNext 2的廣泛應用領域
- 面向消費者的天氣服務:WeatherNext 2已無縫融入Google Search、Gemini、Pixel Weather等大眾化服務,為用戶提供前所未有的精準和高分辨率天氣預報。
- 賦能開發者與企業:其預測數據已全面上線Earth Engine和BigQuery平臺,并通過Google Cloud的Vertex AI平臺提供早期訪問權限,使開發者和企業能夠基于高精度天氣數據開發定制化應用,例如優化物流路線規劃、提升供應鏈管理效率等。
- 助力氣象機構與災害預警:通過生成數百種可能的天氣情景,WeatherNext 2能夠協助氣象機構進行多情境分析,提前識別潛在的極端天氣,從而顯著提升應急響應的效率。
- 服務能源與農業產業:該模型可用于優化可再生能源的調度,如風能和太陽能的利用,從而增強電網的穩定性。同時,其可靠的中期天氣預報能力也為農業規劃提供了有力支持,幫助農民更有效地制定種植和收獲計劃。
- 推動科學研究與數據共享:WeatherNext 2的開放性為科研人員提供了獲取高精度天氣數據的寶貴機會,必將進一步促進氣象學研究以及相關領域的創新發展。
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