Google は、Pixel Weather アプリ、Google 検索、その他の場所で表示される天気予報を改善しています。 Alphabet の子会社は、AI を活用した天気予報モデル、WeatherNext 2 を導入しました。 Googleによれば、この予測モデルにより、より迅速かつ正確な予測が提供されるという。どのくらい速いですか? Googleによれば、この「最も先進的で効率的な予測モデル」は天気予報を8倍の速さで生成し、1日あたり6時間分の天気予報を4つ生成し、将来の予測は最長15日間にわたって行われるという。
WeatherNext 2 は、風速と風向、気温、降水量、気圧、湿度などの変数の 99% を予測する際に WeatherNext 1 よりも優れています。機械学習と AI ワークロードを高速化するために Google が設計した特殊な特定用途向け集積回路 (ASIC) チップである Tensor Processing Unit (TPU) を使用すると、天気予報を 1 分以内に作成できます。これを、物理学に基づいたモデルを使用してスーパーコンピューターで同じ予測を行った場合にかかる時間と比較してください。
WeatherNext 2 は、Functional Generative Network (FGN) と呼ばれる新しい AI モデリング アプローチを使用して、WeatherNext 1 で使用されていたグラフ ニューラル ネットワーク (GNN) および条件付き拡散モデルを置き換えます。後者のモデルは、参照および研究目的で引き続き使用できます。 WeatherNext 2 は開発者、研究者、ユーザーにプッシュされています。それは力を与えることができます(Play ストアから入手可能)、、および天気 API。
今後数週間のうちに、WeatherNext 2 が Google マップの天気予報の仕事も引き継ぐことになります。したがって、Pixel Weather アプリ、Google マップ、Pixel Weather アプリ、Google 検索で表示される天気予報の品質の向上に気付いた場合は、Google による WeatherNext 2 予測モデルの改善が原因である可能性があります。
WeatherNext 2 は、天気予報を構成するさまざまな変数をよりよく理解します。温度、風、圧力などのこれらの変数は関連しており、これらの関係は方程式で捉えることができます。 AI 天気予報は、スーパーコンピューターを使用したデータ処理に依存しません。代わりに AI を使用すると、ユーザーは繰り返されると予想されるパターンを探します。
推奨読書:
WeatherNext 2 を使用すると、わずか 1 分で 15 日間の天気予報を生成できます。全体として、何百、何千もの予測を迅速に作成できます。
