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谷歌推出“先進(jìn)天氣預(yù)報(bào) AI”MetNet-3,號稱預(yù)測結(jié)果超過傳統(tǒng)物理模型

企業(yè)來源:IT之家2023-11-04 08:58
  谷歌研究院與 DeepMind 合作開發(fā)了最新的天氣模型 MetNet-3,該模型以之前的 MetNet 和 MetNet-2 為基礎(chǔ),能夠提前 24 小時(shí),能夠?qū)θ蛱鞖馇闆r進(jìn)行高解析度預(yù)測,包括降水、表面溫度、風(fēng)速、風(fēng)向和體感溫度。
  發(fā)現(xiàn),谷歌提到,MetNet-3 模型已經(jīng)在移動平臺的“谷歌手機(jī)軟件”天氣預(yù)報(bào)中實(shí)裝。

  MetNet-3 模型可創(chuàng)建“平滑且高精度”的預(yù)測,空間解析度可達(dá) 1 至 4 公里,并以 2 分鐘為分析區(qū)間,經(jīng)實(shí)驗(yàn)證明,MetNet-3 的預(yù)測能力超越傳統(tǒng)物理天氣預(yù)報(bào)模型,例如傳統(tǒng)物理基礎(chǔ)模型“NWP(Numerical Weather Prediction)”及“快速刷新模型(HRRR)”均被 MetNet-3 超過。

  MetNet-3 在預(yù)測天氣上,與其他建立在傳統(tǒng)方法之上的機(jī)器學(xué)習(xí)方法不同,關(guān)鍵點(diǎn)在于 MetNet-3 直接通過大氣觀測資料進(jìn)行訓(xùn)練和評估。研究人員提到,直接觀測的優(yōu)點(diǎn)在于數(shù)據(jù)密度及解析度更高。此外,除了繼承先前 MetNet 模型的數(shù)據(jù)之外,MetNet-3 還新增學(xué)習(xí)來自氣象站的氣溫、風(fēng)力測量資料,以嘗試對所有位置進(jìn)行全方位天氣預(yù)測。

  研究人員提到,MetNet-3 的關(guān)鍵創(chuàng)新在于使用了一種稱為致密化(Densification)的技術(shù),用以改進(jìn)天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性和范圍。

  在傳統(tǒng)物理基礎(chǔ)模型中,天氣預(yù)報(bào)通常需要經(jīng)過兩個(gè)步驟,分別是數(shù)據(jù)同化(Data Assimilation)和模擬(Simulation),數(shù)據(jù)同化是指將實(shí)際觀測資料融入到模型中,而模擬則是根據(jù)這些數(shù)據(jù)預(yù)測天氣。

  在 MetNet-3 中,致密化技術(shù)是透過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)將“數(shù)據(jù)同化”和“模擬”兩個(gè)步驟合并在一起,達(dá)到更快更直接的天氣預(yù)測,這將使模型在獲取和處理資料時(shí)更高效,也能夠利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來改善天氣預(yù)報(bào)的準(zhǔn)確性。并可讓 MetNet-3 模型能夠單獨(dú)處理每一個(gè)特定數(shù)據(jù)流,包含等高信息、衛(wèi)星信息與雷達(dá)信息等,進(jìn)而獲得更為準(zhǔn)確且全面的天氣預(yù)報(bào)。
  此外,采用“直接觀測”的數(shù)據(jù)作為學(xué)習(xí)樣本,為 MetNet-3 模型帶來基于空間和時(shí)間的高解析度優(yōu)勢,氣象站和地面雷達(dá)站能夠用每隔幾分鐘的頻率,以 1 公里的解析度提供特定位置的測量資料。相比之下,即便是目前世界上最先進(jìn)的物理模型,也只能每 6 小時(shí)生成一次 9 公里解析度的資料,并提供每小時(shí)預(yù)報(bào)。

  而 MetNet-3 能夠以短至 2 分鐘的時(shí)間間隔,有效地處理和模擬收集到的觀測資料,結(jié)合致密化技術(shù)、提前時(shí)間調(diào)節(jié)(Lead Time Conditioning)技術(shù)和高解析度直接觀測方法,MetNet-3 可以產(chǎn)生時(shí)間解析度達(dá) 2 分鐘的 24 小時(shí)預(yù)報(bào),提供使用者更加精準(zhǔn)和即時(shí)的天氣預(yù)測信息。

  此外,相較于氣象站觀測的天氣信息,MetNet-3 還使用了來自地面雷達(dá)所收集的降水估計(jì)值,因此學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)范圍更廣,無論是在風(fēng)速還是降水等方面,MetNet-3 的預(yù)測結(jié)果都比業(yè)界最先進(jìn)的物理模型好上不少。

  MetNet-3 的主要價(jià)值在于,能夠即時(shí)以機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)準(zhǔn)確地預(yù)測天氣,并在谷歌的產(chǎn)品上提供天氣預(yù)報(bào)服務(wù)。該模型根據(jù)不斷搜集的最新數(shù)據(jù),持續(xù)地創(chuàng)建完整精確地預(yù)報(bào),研究人員提到,這和傳統(tǒng)的物理推理系統(tǒng)不同,更能夠滿足天氣預(yù)報(bào)的獨(dú)特需求。


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