گوگل ریسرچ اور گوگل ڈیپ مائنڈ نے WeatherNext 3 جاری کیا ہے، جو کمپنی کے AI موسم کی پیشن گوئی کے نظام کا تازہ ترین ورژن ہے اور، Google کے اکاؤنٹ سے، اس کا ابھی تک کا سب سے درست عالمی پیشن گوئی ماڈل ہے۔ 3 ستمبر کو اعلان کیا گیا، یہ نظام موسم کی معلومات کو سرچ، گوگل میپس اور جیمنی میں فیڈ کرنا شروع کر دے گا، اور گوگل کے کلاؤڈ پلیٹ فارمز کے ذریعے کاروبار اور محققین کے لیے دستیاب ہے۔

حکومتی سپر کمپیوٹرز کے برعکس جنہوں نے کئی دہائیوں سے دنیا کی زیادہ تر پیشین گوئیاں تیار کی ہیں، WeatherNext 3 ایک گہری سیکھنے والا ماڈل ہے: یہ ماحولیاتی طبیعیات کی مساوات کو مرحلہ وار حل کرنے کے بجائے براہ راست مشاہدات سے پیٹرن سیکھتا ہے۔ گوگل کا یہ بھی کہنا ہے کہ یہ پہلا AI ماڈل ہے جس نے خام سیٹلائٹ کے مشاہدات کو براہ راست اعلی ریزولوشن کی عالمی پیشن گوئی میں شامل کیا ہے - یہ دعویٰ کم از کم ایک مدمقابل تنازعہ ہے۔ یہ ہے کیا بدلا ہے، اور کیوں پیشن گوئی کرنے والے گوگل کے علاوہ اس فیلڈ میں تازہ ترین AI پیش رفت کو قریب سے دیکھ رہے ہیں۔

AI نے موسم کی پیشن گوئی کے سانچے کو کیسے توڑا۔

روایتی پیشین گوئیاں قومی ایجنسیوں جیسے کہ یو ایس نیشنل ویدر سروس اور یوروپی سنٹر فار میڈیم رینج ویدر فورکاسٹس (ECMWF) سے آتی ہیں، جن کے سپر کمپیوٹر ماحول کی طبیعیات کو بیان کرنے والی ریاضیاتی مساوات کے ذریعے پیستے ہیں۔ وہ نظام قابل ذکر حد تک درست لیکن مہنگے اور نسبتاً سست ہیں۔

ECMWF کی جانب سے 2018 میں نصف صدی سے زیادہ محفوظ شدہ موسم کے اعداد و شمار کے جاری کرنے کے بعد گہری سیکھنے کا متبادل شروع ہوا، جس سے محققین کو بالکل اسی قسم کی تربیت فراہم کی گئی جس پر کارپس نیورل نیٹ ورکس پروان چڑھتے ہیں۔ ڈیپ مائنڈ کے اسٹاف ریسرچ سائنٹسٹ مینیجر، فیران ایلیٹ نے ٹیک کرنچ کو بتایا، "موسم افراتفری کا شکار ہے، اور اس لیے چھوٹے چھوٹے اختلافات واقعی بڑے پیمانے پر پریشان ہونا شروع ہو جاتے ہیں۔" "مشین لرننگ اس مسئلے کو نشانہ بناتی ہے جسے ہم واقعی حل کر رہے ہیں، جو کہ نامکمل معلومات اور محدود کمپیوٹ سے تقریباً شور والی طبیعیات ہے، اور اس لیے یہ بہت سارے ڈیٹا سے پیٹرن سیکھتی ہے۔"

تیز، تیز اور بہت زیادہ بار بار

WeatherNext 3 اپنے پیشرو سے ایک بڑا ماڈل ہے - 2.4 گنا زیادہ پیرامیٹرز - اور یہ اب برائٹ بینڈ کے آپریشنل ویدر بینچ میں سرفہرست ہے، جو ایک آزاد بینچ مارک ہے جو درجہ حرارت، ہوا کی رفتار اور نمی پر AI پیشن گوئی کے نظام کا موازنہ کرتا ہے۔ TechCrunch کے مطابق، یہ گوگل، مائیکروسافٹ، Nvidia اور ECMWF کے حریف ڈیپ لرننگ ماڈلز کو پیچھے چھوڑتا ہے، اور خود امریکی نیشنل ویدر سروس اور ECMWF کی تیار کردہ روایتی عددی پیشین گوئیوں کو پیچھے چھوڑ دیتا ہے۔

عملی فوائد کافی ہیں:

  • کلیدی متغیرات کے لیے **5 کلومیٹر تک ریزولوشن نیچے، جہاں زیادہ تر AI ماڈلز 15 سے 25 کلومیٹر کے علاقوں میں پیش گوئی کرتے ہیں۔ ڈیکوڈر رپورٹ کرتا ہے کہ ماڈل WeatherNext 2 سے پانچ گنا زیادہ تفصیلی ہے۔
  • بارش کی پیشین گوئی میں 60 فیصد اضافہ ہوا ہے ویدر نیکسٹ 2 کے مقابلے گوگل کے جائزوں پر، اور 9to5Google نے گوگل کے اپنے پروڈکٹس کے لیے 50 فیصد زیادہ درست بارش کی پیشن گوئی کا حوالہ دیا ہے۔
  • معیاری چھ گھنٹے کی کیڈینس کے بجائے گھنٹہ وار پیشن گوئی، کیونکہ ماڈل ہر گھنٹے میں حقیقی وقت میں جمع کیے گئے سیٹلائٹ مشاہدات کو کھا سکتا ہے۔
  • اسٹیشن کی سطح کی ٹارگٹنگ، یعنی ماڈل پیشین گوئی کرتا ہے کہ کون سے مخصوص موسمی اسٹیشنز — نہ صرف گرڈ چوکوں — کی پیمائش کریں گے۔

برائٹ بینڈ کے ایک ماحولیاتی سائنس دان ڈینیئل روتھنبرگ نے ٹیک کرنچ کو بتایا کہ "آئیڈیا، بہت ساری AI ایپلی کیشنز کے ساتھ، کاموں کو ممکنہ حد تک انجام سے آخر تک چلانے کی کوشش کرنا ہے۔" "ایک قابلیت کا اضافہ کرنا جہاں یہ ماڈل اب پیشن گوئی بھی کر رہا ہے، کہتے ہیں کہ ڈینور کے ہوائی اڈے کا موسمی اسٹیشن فی گھنٹہ کی بنیاد پر کیا پیمائش کرنے جا رہا ہے، صرف اس پیشن گوئی کے کام کو مرکز سے جوڑتا ہے۔"

را سیٹلائٹ ڈیٹا تنازعہ

گوگل کا پہلا دعویٰ ڈیٹا پلمبنگ پر منحصر ہے جتنا کہ ماڈل فن تعمیر پر۔ زیادہ تر AI پیشن گوئی کرنے والے اب بھی سرکاری موسمیاتی ایجنسیوں کے ذریعہ تیار کردہ فارمیٹ شدہ تجزیہ ڈیٹاسیٹس کو تربیت دیتے ہیں اور شروع کرتے ہیں۔ WeatherNext 3 خام سیٹلائٹ کے مشاہدات کو براہ راست، فی گھنٹہ - قریب تر، گوگل کا استدلال ہے، درست ڈیٹا کے امتزاج کے لیے۔

AI ویدر اسٹارٹ اپ WindBorne کا کہنا ہے کہ اس کا اپنا WeatherMesh 6 ماڈل 2025 کے آخر سے اپنے موسمی بیلون فلیٹ اور دیگر ذرائع سے خام مشاہدات کو شامل کر رہا ہے۔ تنازعہ کے بارے میں پوچھے جانے پر، گوگل نے اپنی پیشین گوئیوں کے عالمی حل کی طرف اشارہ کیا۔ دونوں کمپنیاں، TechCrunch نوٹ کرتی ہیں، پائپ لائن کے کچھ حصوں کے لیے اب بھی قومی ڈیٹاسیٹس پر ٹیک لگائے ہوئے ہیں، اس لیے پوری فیلڈ کے لیے مکمل طور پر براہ راست انضمام کا کام جاری ہے۔

جہاں صارفین اسے دیکھیں گے۔

"یہ پہلی بار ہونے جا رہا ہے کہ کچھ بنیادی متغیرات گوگل کی بہت ساری مصنوعات کو فیڈ اور طاقت فراہم کرتے ہیں،" گوگل کے ایک سینئر اسٹاف انجینئر سمیر مرچنٹ نے ٹیک کرنچ کو بتایا۔ سرچ، گوگل میپس اور جیمنی میں موسم کی معلومات WeatherNext 3 کے آؤٹ پٹ پر حاصل کریں گے، اربوں صارفین کے سامنے AI سے پیدا ہونے والی پیشین گوئیاں رکھیں گے — جن میں سے اکثر اپنے پیچھے ماڈل کو کبھی نہیں جان پائیں گے۔

یہ ایپ سے آگے کیوں اہم ہے۔

معاشیات سب سے بڑی کہانی ہے۔ AI پیشن گوئیاں سپر کمپیوٹر کے جوڑ کے مقابلے میں پیدا کرنے کے لیے تیز اور سستی ہیں، جو قابل استعمال پیشین گوئی کو ان خطوں تک پہنچاتی ہے جو کبھی اس کے متحمل نہیں تھے۔ ڈیکوڈر رپورٹ کرتا ہے کہ افریقہ، لاطینی امریکہ اور ایشیا پیسیفک کے وہ حصے جن میں درست پیشین گوئیاں نہیں ہیں، سب سے زیادہ فائدہ اٹھانا چاہیے۔ بل گیٹس نے AI موسم کی پیشن گوئی کو ایک ٹھوس ترقیاتی فائدہ کے طور پر حوالہ دیا ہے، بہتر پیشین گوئیوں سے ترقی پذیر ممالک میں فصل کی پیداوار میں بہتری آتی ہے، اور Alet نے نوٹ کیا ہے کہ زیادہ ریزولوشن والی ہوا، بارش اور بادل کی پیشن گوئی قابل تجدید توانائی کے منصوبوں کو زیادہ قابل اعتماد بنا سکتی ہے۔

یورپ اور امریکہ میں موسمیاتی ایجنسیاں پہلے ہی AI ماڈلز کو اپنی آپریشنل مصنوعات میں جوڑ رہی ہیں۔ WeatherNext 3 کے ساتھ، زبان کو نئی شکل دینے والا ٹرانسفارمر انقلاب خاموشی سے روزمرہ کے موسم کا انجن بن گیا ہے۔

AI سے آگے رہیں

AI تحقیق تیزی سے آگے بڑھ رہی ہے۔ ایک جگہ پر اے آئی کی تازہ ترین پیشرفت حاصل کریں۔

مزید AI خبریں پڑھیں →