Модель погоди Google на основі ШІ тепер використовує більше необроблених супутникових даних

Google є одним із головних гравців у сфері моделей прогнозування погоди на основі ШІ (тобто машинного навчання). Моделі, які створюють Google та інші компанії, мають свої сильні та слабкі сторони, але головна перевага полягає в тому, що вони можуть демонструвати результати прогнозування, подібні до традиційних моделей, потребуючи водночас значно менше обчислювальних ресурсів для роботи. Це означає, що їх можна запускати частіше.

Нещодавно Google випустила третю версію своєї моделі WeatherNext. Найбільша зміна полягає в тому, що тепер вона отримує деякі супутникові метеорологічні дані, скорочуючи часовий проміжок між поточними погодними умовами та створенням нового прогнозу. Оновлення детально описано в науковій статті.

Реаналіз

У багатьох моделях погоди використовується так званий «реаналіз», який сам по собі є різновидом моделі. Реаналізи отримують усілякі метеорологічні дані та об’єднують їх в єдиний узгоджений глобальний знімок атмосфери. Для цього потрібно надавати оцінки умов у місцях, де немає вимірювань у реальному світі, оскільки моделі прогнозування погоди мають працювати з глобальною картиною.

Читати повну статтю

Коментарі