Компании Google DeepMind и Google Research опубликовали исходные коды моделей WeatherNext 2 и WeatherNext Cyclones, которые продемонстрировали наивысшую точность в прогнозировании траекторий тропических циклонов, их интенсивности и структуры ветра. Опубликованная в журнале Nature работа показывает, что эти модели обеспечивают метеорологам дополнительный день предсказательной точности по сравнению с предыдущими системами.
- Модель была совместно обучена на почти 20 терабайтах глобальных атмосферных данных и базе данных IBTrACS с историческими данными о 5 000 штормах.
- Она использует функциональные генеративные сети для создания ансамблей прогнозов, масштабируясь от 50 до 1 000 членов для захвата редких событий, таких как быстрая интенсификация.
- WeatherNext достигает высокой точности при использовании входных данных с разрешением 28x28 км, что в 100 раз грубее, чем у традиционных моделей.
- Компактная версия WeatherNext 2-mini работает с еще более грубым разрешением 111x111 км и выполняется на одном TPU.
Выпуск призван дать научному сообществу и метеорологическим агентствам возможность лучше прогнозировать экстремальные погодные явления и создавать более устойчивые сообщества.