Моделът за метеорологични прогнози с изкуствен интелект на Google вече използва повече необработени сателитни данни
Google е един от основните играчи в сферата на моделите за прогнозиране на времето с помощта на изкуствен интелект (тоест машинно обучение). Моделите, които той и други компании създават, имат своите силни и слаби страни, но основното предимство е, че могат да постигат резултати при прогнозирането, сходни с тези на традиционните модели, като същевременно изискват много по-малко изчислителна мощност за работата си. Това означава, че могат да се използват по-често.
Наскоро Google пусна версия 3 на своя модел WeatherNext, като най-голямата промяна е, че той вече използва и някои метеорологични данни от спътници, съкращавайки времето между текущите метеорологични условия и генерирането на нова прогноза. Актуализацията е описана подробно в бяла книга.
Реанализ
Много метеорологични модели използват т.нар. „реанализ“, който представлява своеобразен самостоятелен модел. Реанализите приемат всякакви метеорологични данни и ги обединяват в единна, последователна глобална картина на атмосферата. Това изисква от тях да предоставят оценки за условията в райони без реални измервания, тъй като моделите за прогнозиране на времето трябва да работят с глобална картина.
Преведено автоматично от английски. Оригиналната статия е на връзката по-долу.