גוגל מציגה את WeatherNext 3: תחזית שמתעדכנת מדי שעה, עם דגש על דיוק המשקעים

גוגל ו-DeepMind הכריזו על WeatherNext 3, מודל בינה מלאכותית עולמי לחיזוי מזג אוויר, שמקצר את מחזור העדכון לשעה ומספק מידע ברזולוציה מרחבית של עד 5 ק"מ. לפי דיווח Gadgety, התחזיות משולבות החל מהיום בתוצאות החיפוש של גוגל, באפליקציית Gemini, בשירות Google Maps ובממשק ה-API למפתחים של הפלטפורמה. במרכז ההשקה עומד שיפור בחיזוי המשקעים, לצד יכולת להביא בחשבון תנאי שטח מקומיים ולעבד תצפיות לוויין בזמן אמת. המערכת כוללת גם מעקב מובנה אחר סופות ציקלון ומשתנים המיועדים לתכנון ולתפעול של אנרגיה מתחדשת. עבור משתמשי השירותים של גוגל, השימוש המוצג הוא תכנון פעילויות חוץ, נסיעות ואירועים יומיומיים בהתאם לתנאי מזג האוויר המקומיים. עדכון שעתי, פירוט משתנה WeatherNext 3 מפיק תחזית עולמית חדשה בכל שעה, לעומת מחזור של 6 שעות במודל הקודם. עם זאת, רמת הפירוט אינה אחידה בכל הנתונים: טמפרטורה ולחות מוצגות ברזולוציה של 5 ק"מ, משתני שטח נוספים ברזולוציה של 10 ק"מ, ומדדים אטמוספריים, ובהם מהירות רוח, ברזולוציה של 25 ק"מ. לכן, נתון הרזולוציה המרבי מתייחס לחלק ממשתני התחזית ולא לכולם. הבסיס הטכנולוגי הוא רשת מסוג Functional Generative Network (FGN) בתצורת Transformer. מספר הפרמטרים במודל גדול פי 2.4 מזה שבקודמו. מדובר במודל למידה עמוקה שמעבד תצפיות גולמיות מלוויינים ומתחנות קרקעיות, ואינו תלוי באופן בלעדי בסימולציות פיזיקליות של מחשבי-על. במקום להסתמך רק על סימולציות נומריות, שלהן עיכוב מובנה של כ-6 שעות, המערכת מעבדת פסיפס של נתוני לוויין בזמן אמת. אימונה מול תחנות מדידה מטאורולוגיות מקומיות מאפשר לשקלל תנאי טופוגרפיה מורכבים, לרבות רכסי הרים, עמקים ואזורי חוף. לפי התיאור שפורסם, הפיתוח נועד גם לצמצם פערי חיזוי באזורים מתפתחים באמריקה הלטינית, אפריקה ואסיה, שבהם היה מחסור בתשתיות מחשוב ייעודיות לחיזוי אזורי. מה עומד מאחורי נתוני השיפור לדברי גוגל, WeatherNext 3 דורג כפתרון המדויק ביותר מבין אלה שנבדקו במבחן Operational WeatherBench של חברת Brightband, המבצעת השוואה עצמאית בין מודלי חיזוי. החברה מסרה כי התוצאות הצביעו על עדיפות מול מודלים מתחרים וגם מול מערכות חיזוי רשמיות בארצות הברית ובאירופה. בחיזוי המשקעים, נתון השיפור הגבוה ביותר שפורסם הוא עד 60% במדד ההסתברות הרציף, CRPS, בתחזיות לטווח הבינוני ובהשוואה לקווי בסיס. לפי המפתחים, אימות התוצאה נערך מול נתוני IMERG. מאגר הלוויינים IMERG של סוכנות החלל האמריקאית (NASA) שימש גם לאימון המודל, לצד ניתוח משקעים גלובלי של החברה המבוסס על מכ"ם לווייני. ואולם, התוצאות משתנות לפי מקור הנתונים המשמש לבדיקה. באימות מול מערכת המכ"ם הקרקעי האמריקאית MRMS נרשם שיפור של 30%, ואילו מול מדידות של מדי גשם קרקעיים, בטווחי תחזית קצרים, נמדד שיפור של 10%. אלה תוצאות של בדיקות בתנאים שונים, ולא שיעור שיפור אחיד לכל תחזית משקעים. גם הנתון המוצג למשתמשי הקצה נפרד מתוצאת המעבדה המרבית. בגוגל מציינים שיפור של עד 50% בדיוק חיזוי המשקעים בתכנון של יום אחד ומעלה קדימה. לפי החברה, השיפור המשמעותי ביותר צפוי באזורים שבהם התחזיות היו אמינות פחות עד כה. ההבחנה חשובה: שיפור במדד בדיקה מול מאגר מסוים אינו זהה בהכרח לשיפור שיחווה כל משתמש בשירות. מרוח בגובה הטורבינות ועד נמלי תעופה לצד התחזיות לציבור, WeatherNext 3 כולל מידע המיועד לתחום האנרגיה המתחדשת. הוא מסוגל לחזות מהירות רוח בגובה של 100 מטרים מעל הקרקע, התואם לגובה של טורבינות רוח סטנדרטיות. עבור חוות סולאריות, המערכת מספקת הערכות של כיסוי עננים ושל רמות קרינת שמש. המודל אינו מוגבל לתחזית על רשת קואורדינטות גלובלית: הוא אומן גם להפיק נתונים נקודתיים לתחנות מדידה ספציפיות, ובהן נמלי תעופה. לפי התיאור שפורסם, יכולת זו מסייעת לניהול התנועה האווירית ולהיערכות מהירה של כוחות הצלה לשינויים פתאומיים במזג האוויר. השילוב בשירותים הקיימים של גוגל מביא את התחזית המעודכנת אל הכלים שבהם משתמשים לצורך חיפוש מידע ותכנון נסיעות. המסר המרכזי בהשקה הוא שילוב בין תדירות עדכון גבוהה יותר, פירוט מקומי ושיפור בחיזוי המשקעים — כאשר שיעור השיפור תלוי בטווח התחזית ובאופן המדידה.