11月18日消息，天气变化对全球供应链、航班路径及日常通勤等决策产生重要影响。近年来，随着人工智能技术的进步，天气预报的准确性和可用性得到了显著提升。
当地时间周一，谷歌旗下的DeepMind与Google Research宣布推出新一代天气预测模型——WeatherNext 2。这一AI气象预报系统被认为是目前最为先进和高效的 weather forecasting 工具之一。
据谷歌官方介绍，相比前代产品，WeatherNext 2的运算效率提升了约8倍，并能够生成每小时级别的精细化预测结果。其技术创新主要体现在新模型架构上，可以生成数百种可能的发展情景，此前该技术已在实验性气旋预测中成功辅助气象机构进行多情境分析。
此次发布标志着谷歌的气象研究成果首次正式向公众开放。WeatherNext 2的预测数据现已通过Earth Engine和BigQuery平台对外提供，并在Google Cloud的Vertex AI上启动了早期体验计划，用户可以借此运行自定义模型推理。
此外，谷歌已将WeatherNext技术集成到其多项核心服务中。包括在搜索引擎、Gemini人工智能助手、Pixel Weather应用程序以及Google Maps Platform的Weather API等产品中提供支持，并将在未来几周内进一步优化Google Maps中的天气信息功能。
值得注意的是，WeatherNext 2能够从单一初始状态推演数百种天气演变的可能性。在单个TPU芯片上，每次推演仅需不到一分钟时间，而传统的物理超级计算机模型则需要耗时数小时。
官方测试数据显示，在0至15天的预报周期内，WeatherNext 2在温度、风速、湿度等多个关键气象变量上的预测准确率较前代产品提升了约99.9%。同时，该模型还能够提供更高分辨率的预测结果。
这一性能的显著提升得益于一种名为Functional Generative Network（FGN）的新AI建模方法。该技术通过在模型架构中引入“噪声”，确保生成的预测结果既符合物理规律，又具有内在关联性。这种创新对于气象学中的“边际”和“联合”预测尤为重要。“边际”指的是单一气象要素，如某地气温或特定高度的风速；而“联合”则涉及复杂系统，例如高温影响区域或整个风电场的发电量预测。
谷歌表示，WeatherNext 2不仅将前沿研究成果应用于实际场景中，还致力于进一步推动技术发展。未来的工作重点包括整合更多数据源和扩大服务覆盖范围。通过提供强大的工具与开放的数据访问权限，谷歌希望能够帮助研究人员、开发者以及企业在面对复杂气象问题时做出更明智的决策，并为相关领域的未来发展奠定基础。
如需了解更多详情，请访问官方地址：
https://deepmind.google/science/weathernext/
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