جوجل تطلق WeatherNext 3 بتنبؤات كل ساعة ودقة 5 كيلومترات

أطلقت Google DeepMind وGoogle Research نموذج WeatherNext 3 للتنبؤ الجوي، وهو يتعلم مباشرة من صور الأقمار الصناعية الثابتة بالنسبة للأرض بدلاً من مخرجات المحاكاة الفيزيائية التقليدية، ويصدر تنبؤاً جديداً كل ساعة. وتقول جوجل إن تقييمات حية مستقلة أجرتها Brightband تضعه في مقدمة نماذج الطقس العالمية من حيث الدقة حتى الآن.

دقة مكانية أعلى خمس مرات

يعرض النموذج متغيرات السطح مثل درجة الحرارة والرطوبة بدقة 5 كيلومترات، ومتغيرات سطحية أخرى بدقة 10 كيلومترات، ومتغيرات الغلاف الجوي مثل سرعة الرياح بدقة 25 كيلومتراً. أما الإصدار السابق WeatherNext 2 فكان يعمل على شبكة 25 كيلومتراً وبفواصل زمنية مدتها ست ساعات، أي أن الصورة الجديدة أوضح بنحو خمس مرات.

مصدر الفرق هو بيانات التدريب. فمعظم نماذج الطقس المعتمدة على الذكاء الاصطناعي (AI)، ومنها WeatherNext 2، تُدرَّب على مخرجات التنبؤ العددي بالطقس (NWP) التي تنتجها محاكاة فيزيائية على حواسيب فائقة وتحمل تأخيراً مقداره ست ساعات. وتشير جوجل إلى أن هذا التأخير يسبب انحيازاً في المتغيرات سريعة التغير مثل المطر وحرارة السطح. كما يتدرب النموذج الجديد على أرصاد محطات الطقس المتفرقة، ما يساعد بحسب الشركة على التقاط الفروق المحلية قرب السواحل والوديان والسلاسل الجبلية.

يقوم النظام على معمارية واحدة من نوع Functional Generative Network (FGN) mesh transformer، وينتج إلى جانب الحقول الشبكية مسارات الأعاصير وتنبؤات على مستوى المحطات.

متغيرات الطاقة المتجددة

يتنبأ النموذج بسرعة الرياح على ارتفاع 100 متر، وهو ما يقارب ارتفاع التوربينات، إضافة إلى الغطاء السحابي ومستويات الإشعاع الشمسي بدقة عالية لمحطات الطاقة الشمسية.

وتذكر جوجل أن التنبؤ عالي الدقة ظل محدوداً في أمريكا اللاتينية وأفريقيا وآسيا والمحيط الهادئ بسبب كلفة الحوسبة الفائقة للنماذج الإقليمية، وأن النموذج الجديد يشمل هذه المناطق. وقد جرى دمج WeatherNext 3 في Google Search وGemini وMaps وGoogle Maps Platform وCloud.

التفاصيل في إعلان Google DeepMind.