Google DeepMind近日发布最新的气象预报AI模型WeatherNext 2，号称是目前最先进且效率最高的预测模型。这项技术不仅大幅提升了预报速度和准确性，更已实际应用于Google的多项产品中，包括Pixel Weather、Google搜索和Gemini，为用户提供更精准的天气资讯。
WeatherNext 2相较于前代模型，在多个方面都取得了显著的进展，包括：预报生成速度提升8倍，能更快地提供天气资讯；在温度、风速、湿度等99.9%的变量预测上，都超越了先前的模型。WeatherNext 2还能产生每小时高分辨率的预测，提供更精细的天气变化资讯，更可从单一起始点预测数百种可能的天气结果，涵盖各种潜在场景，包括低机率但可能造成严重影响的极端天气事件。
WeatherNext 2的核心技术是功能生成网络（Functional Generative Network，FGN）。FGN通过将噪声注入模型架构中，使生成的预测在物理上保持真实且相互关联。其运行流程大致如下：
这种方法对于预测气象学家所称的“边缘”（Marginal）和“联合”（Joint）特别有用。“边缘”是指特定地点的准确气温、特定高度的风速等个别独立的气象要素。WeatherNext 2的创新之处在于，该模型仅基于每个边缘进行训练，但仍能巧妙地预测大规模、复杂且相互关联的气象，而这些气象取决于各个要素如何组合（联合）。通过联合预测，可以准确预测各种资讯，例如“受高温影响地区的气象预测”和“整个风力发电厂的预期发电量”等。
WeatherNext 2的技术已被集成到Google的核心预测系统中，为多项产品提供更准确的天气预报，包含Google搜索、Gemini、Pixel Weather，未来几周内，Google地图的天气资讯也将采用WeatherNext 2技术。
此外，企业、科学家和开发人员也可以通过Google Cloud Vertex AI、Big Query和Earth Engine访问WeatherNext 2的预测数据，进行自定义模型推论和研究。
Google表示点点策略网，未来将持续集成新的数据源，并进一步扩大WeatherNext 2的应用范围，为用户提供更全面、更精准的天气预报服务。
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