Penyelidikan Google dan Google DeepMind telah mengeluarkan WeatherNext 3, versi terbaru sistem ramalan cuaca AI syarikat dan, melalui akaun Google, model ramalan globalnya yang paling tepat. Diumumkan pada 3 September, sistem itu akan mula menyalurkan maklumat cuaca ke dalam Carian, Peta Google dan Gemini, dan tersedia untuk perniagaan dan penyelidik melalui platform awan Google.

Tidak seperti superkomputer kerajaan yang telah menghasilkan kebanyakan ramalan dunia selama beberapa dekad, WeatherNext 3 ialah model pembelajaran yang mendalam: ia mempelajari corak terus daripada pemerhatian dan bukannya menyelesaikan langkah demi langkah persamaan fizik atmosfera. Google juga mengatakan ia adalah model AI pertama yang menggabungkan pemerhatian satelit mentah terus ke dalam ramalan global resolusi tinggi - tuntutan sekurang-kurangnya satu pertikaian pesaing. Inilah yang berubah dan sebab peramal jauh di luar Google menonton perkembangan AI terkini dalam bidang ini dengan teliti.

Bagaimana AI Memecahkan Acuan Ramalan Cuaca

Ramalan tradisional datang daripada agensi kebangsaan seperti Perkhidmatan Cuaca Kebangsaan AS dan Pusat Eropah untuk Ramalan Cuaca Julat Sederhana (ECMWF), yang superkomputernya mengisar melalui persamaan matematik yang menerangkan fizik atmosfera. Sistem tersebut sangat tepat tetapi mahal dan agak perlahan.

Alternatif pembelajaran mendalam bermula selepas ECMWF mengeluarkan lebih setengah abad data cuaca yang diarkibkan pada 2018, memberikan penyelidik jenis latihan rangkaian saraf korpus yang berkembang maju. "Cuaca adalah huru-hara, dan perbezaan yang begitu kecil benar-benar mula mengganggu secara besar-besaran," Ferran Alet, pengurus saintis penyelidikan kakitangan di DeepMind, memberitahu TechCrunch. "Pembelajaran mesin menyasarkan masalah yang kami benar-benar selesaikan, iaitu anggaran fizik bising daripada maklumat yang tidak lengkap dan pengiraan terhingga, dan oleh itu ia mempelajari corak daripada banyak data."

Lebih Tajam, Lebih Pantas dan Jauh Lebih Kerap

WeatherNext 3 ialah model yang lebih besar daripada pendahulunya — 2.4 kali lebih banyak parameter — dan kini mendahului Brightband Operational WeatherBench, penanda aras bebas yang membandingkan sistem ramalan AI pada suhu, kelajuan angin dan kelembapan. Menurut TechCrunch, ia mengatasi model pembelajaran mendalam saingan daripada Google, Microsoft, Nvidia dan ECMWF, serta mengatasi ramalan berangka tradisional yang dihasilkan oleh Perkhidmatan Cuaca Kebangsaan AS dan ECMWF sendiri.

Keuntungan praktikal adalah besar:

  • Leraian turun hingga 5 km untuk pembolehubah utama, di mana kebanyakan model AI meramalkan merentasi kawasan 15 hingga 25 km. Dekoder melaporkan model itu lima kali lebih terperinci daripada WeatherNext 2.
  • Ramalan hujan bertambah baik sebanyak 60 peratus berbanding WeatherNext 2 pada penilaian Google dan 9to5Google memetik ramalan kerpasan 50 peratus lebih tepat untuk produk Google sendiri.
  • Ramalan setiap jam dan bukannya irama enam jam standard, kerana model itu boleh menelan pemerhatian satelit yang dikumpul dalam masa nyata setiap jam.
  • Penyasaran peringkat stesen, bermakna model meramalkan perkara yang akan diukur oleh stesen cuaca tertentu — bukan hanya petak grid.

"Ideanya, dengan banyak aplikasi AI, adalah untuk cuba menjalankan tugas sehabis-habis yang mungkin," kata Daniel Rothenberg, seorang saintis atmosfera di Brightband, kepada TechCrunch. "Menambah keupayaan di mana model ini kini turut meramalkan, katakan, apa yang akan diukur oleh stesen cuaca lapangan terbang Denver setiap jam, hanya menghubungkan tugas ramalan itu lebih dekat dengan teras."

Pertikaian Data Satelit Mentah

Tuntutan Google untuk yang pertama bergantung pada paip data seperti seni bina model. Kebanyakan peramal AI masih melatih dan memulakan set data analisis berformat yang dihasilkan oleh agensi cuaca kerajaan. WeatherNext 3 menelan pemerhatian satelit mentah secara terus, setiap jam — lebih dekat, kata Google, kepada asimilasi data sebenar.

Permulaan cuaca AI WindBorne mengiktiraf bahawa model WeatherMesh 6nya sendiri telah menggabungkan pemerhatian mentah daripada armada belon cuacanya dan sumber lain sejak lewat 2025. Ditanya mengenai pertikaian itu, Google menunjuk kepada resolusi global bagi ramalannya. Kedua-dua syarikat, kata TechCrunch, masih bersandar pada set data nasional untuk sebahagian daripada saluran paip, jadi asimilasi langsung sepenuhnya masih dalam proses untuk keseluruhan bidang.

Tempat Pengguna Akan Melihatnya

"Ini akan menjadi kali pertama beberapa pembolehubah teras memberi makan dan menguasakan banyak produk Google," Samier Merchant, seorang jurutera kakitangan kanan di Google, memberitahu TechCrunch. Maklumat cuaca dalam Carian, Peta Google dan Gemini akan menggunakan keluaran WeatherNext 3, meletakkan ramalan yang dijana AI di hadapan berbilion-bilion pengguna — ramai daripada mereka tidak akan mengetahui model di belakang mereka.

Mengapa Ia Penting Di Luar Apl

Ekonomi adalah cerita yang lebih besar. Ramalan AI adalah pantas dan murah untuk dihasilkan berbanding ensembel superkomputer, yang meletakkan ramalan yang boleh digunakan dalam jangkauan wilayah yang tidak pernah mampu membelinya. The Decoder melaporkan bahawa bahagian Afrika, Amerika Latin dan Asia-Pasifik yang kekurangan ramalan yang tepat akan melihat keuntungan terbesar. Bill Gates telah menyebut ramalan cuaca AI sebagai faedah pembangunan yang konkrit, dengan ramalan yang lebih baik meningkatkan hasil tanaman di negara membangun, dan Alet menyatakan bahawa ramalan angin, hujan dan awan beresolusi tinggi boleh menjadikan projek tenaga boleh diperbaharui lebih dipercayai.

Agensi meteorologi di Eropah dan AS sudah pun melipat model AI ke dalam produk operasi mereka. Dengan WeatherNext 3, revolusi pengubah yang membentuk semula bahasa telah menjadi enjin cuaca harian secara senyap-senyap.

Kekal Mendahului AI

Penyelidikan AI bergerak pantas. Dapatkan perkembangan AI terkini di satu tempat.

Baca lebih banyak berita AI →