أطلقت Google DeepMind وGoogle Research نموذجي WeatherNext 2 وWeatherNext Cyclones كنماذج ذكية مفتوحة المصدر، والتي حققت دقةً متقدمة في التنبؤ بمسارات الأعاصير المدارية، وشدة العواصف، وهيكل الرياح. ونُشر العمل في مجلة Nature، ويُظهر أن هذه النماذج تمنح المتنبئين يوماً إضافياً من الدقة التنبؤية مقارنةً بالأنظمة السابقة.
- تم تدريب النموذج بشكل مشترك على ما يقرب من 20 تيرابايت من البيانات الجوية العالمية وقاعدة بيانات IBTrACS الخاصة بـ5,000 إعصار تاريخي.
- يستخدم الشبكات التوليدية الوظيفية (Functional Generative Networks) لتوليد مجموعات من التنبؤات، ويتراوح عددها من 50 إلى 1,000 عضو لالتقاط الأحداث النادرة مثل التكثيف السريع.
- يحقق WeatherNext دقة عالية باستخدام مدخلات بدقة 28x28 كم، وهي أدق بمئة مرة من النماذج التقليدية.
- يعمل الإصدار المصغر، WeatherNext 2-mini، بدقة أدق تبلغ 111x111 كم ويُشغّل على معالج TPU واحد.
يهدف هذا الإطلاق إلى تمكين مجتمع البحث والوكالات الأرصادية من التنبؤ بشكل أفضل بالأحداث الجوية المتطرفة وبناء مجتمعات أكثر مرونة.