Google DeepMind và Google Research đã ra mắt WeatherNext 3 vào thứ Năm, mô tả đây là mô hình AI thời tiết toàn cầu tiên tiến và chính xác nhất mà công ty từng xây dựng. Hệ thống mới đưa ra dự báo mới mỗi giờ thay vì sáu giờ một lần và giải quyết các biến số quan trọng trên bề mặt như nhiệt độ và độ ẩm trên lưới 5 km – một bức ảnh mà Google cho biết sắc nét hơn khoảng năm lần so với hệ thống tiền nhiệm của nó, WeatherNext 2.
Không giống như hầu hết các mẫu ra mắt, mẫu này đã được đưa vào các sản phẩm được hàng tỷ người sử dụng. Theo Google, WeatherNext 3 hiện cung cấp kết quả thời tiết trên Tìm kiếm, Gemini, Maps, Google Maps Platform và Google Cloud. Đối với những người theo dõi tin tức và nghiên cứu AI mới nhất, dự báo thời tiết đã lặng lẽ trở thành một trong những lĩnh vực thành công nhất về mặt thương mại của học máy — một lĩnh vực mà hệ thống AI không còn là các bản demo nghiên cứu nữa mà là công cụ mặc định đằng sau các câu trả lời hàng ngày.
Độ phân giải tăng gấp năm lần
Tính hữu ích của dự báo thường đến từng chi tiết: mô hình giải quyết tốt cả không gian và thời gian như thế nào. WeatherNext 3 tạo dự báo hàng giờ ở nhiều độ phân giải không gian. Nhiệt độ và độ ẩm bề mặt được hiển thị ở khoảng cách 5 km, các biến số bề mặt khác ở khoảng cách 10 km và các biến số khí quyển như tốc độ gió ở khoảng cách 25 km.
Bằng cách so sánh, WeatherNext 2 đã đưa ra dự báo trên lưới dài 25 km với khoảng cách 6 giờ. Trong một so sánh được công bố cùng với thông báo, dự báo nhiệt độ 2 mét của mô hình mới trên khắp Vương quốc Anh đã giải quyết được địa hình địa phương phức tạp, tránh các biểu diễn nhiệt bị làm mịn quá mức theo pixel mà lưới cũ tạo ra.
Học từ vệ tinh trực tiếp, không chỉ từ mô phỏng
Sự thay đổi sâu sắc hơn là những gì mô hình học được. Hầu hết các mô hình thời tiết AI, bao gồm WeatherNext 2, đều được đào tạo dựa trên kết quả đầu ra từ dự báo thời tiết bằng số (NWP) — mô phỏng vật lý được điều khiển bằng siêu máy tính đã gắn liền với hoạt động khí tượng học trong nhiều thập kỷ. Những mô phỏng đó có độ trễ dữ liệu kéo dài sáu giờ, dẫn đến sai lệch đối với các biến thay đổi nhanh như mưa và nhiệt độ bề mặt.
WeatherNext 3 đi theo một con đường khác. Nó sử dụng một bức tranh khảm trực tiếp về hình ảnh vệ tinh địa tĩnh toàn cầu được làm mới mỗi giờ, cùng với phân tích lịch sử truyền thống và cung cấp cả hai vào một Mạng tạo chức năng (FGN) duy nhất - một kiến trúc biến áp dạng lưới tạo ra các trường có lưới dày đặc, các đường lốc xoáy rời rạc và các dự đoán ở cấp độ trạm nguyên bản. Bởi vì mọi dự báo hàng giờ đều dựa trên các quan sát vệ tinh gần đây nhất, Google cho biết mô hình này có thể theo dõi thời tiết thay đổi nhanh chóng với độ chính xác cao hơn nhiều, với một số mức tăng lớn nhất về lượng mưa - những dự đoán về mưa và tuyết mà mọi người thực sự lên kế hoạch cho những ngày của họ.
Từ ô lưới đến đường ray lốc xoáy
Đầu ra của FGN rất đa dạng đối với một mô hình. Ngoài các trường có lưới, nó phát ra các đường lốc xoáy riêng biệt và tọa độ cấp trạm thưa thớt dưới dạng dự đoán hạng nhất thay vì các tiện ích bổ sung được xử lý sau. Đó là vấn đề quan trọng đối với các nhà dự báo khi theo dõi các cơn bão và cuồng phong, nơi mà các lỗi theo dõi sẽ chuyển trực tiếp thành các quyết định sơ tán. Thế hệ WeatherNext trước đây của Google đã thu hút sự chú ý vào tháng 8 vì một bước đột phá trong dự báo bão nhiệt đới và kiến trúc mới mở rộng dòng công việc đó.
Nơi dự báo sẽ xuất hiện
Google đang triển khai WeatherNext 3 trên Tìm kiếm, Gemini, Maps, Nền tảng Google Maps và Đám mây. Công ty cũng nhấn mạnh hai tính năng bổ sung nhắm đến người dùng chuyên nghiệp: dự báo lượng mưa sắc nét hơn và các biến số năng lượng sạch mới, kết quả đầu ra được thiết kế cho lĩnh vực năng lượng tái tạo, nơi các nhà khai thác năng lượng gió và mặt trời lên kế hoạch xoay quanh sự thay đổi khí quyển hàng giờ.
Các doanh nghiệp có thể tích hợp dự báo thông qua Google Cloud, định vị WeatherNext 3 không chỉ là một tính năng dành cho người tiêu dùng mà còn là một sản phẩm dữ liệu — một sản phẩm mà các công ty nông nghiệp, công ty hậu cần và nhà điều hành lưới điện có thể trực tiếp xây dựng.
Cách xác nhận độ chính xác được đo lường
Tuyên bố của Google rằng WeatherNext 3 là mô hình thời tiết toàn cầu chính xác nhất cho đến nay không chỉ dựa trên thử nghiệm nội bộ mà còn dựa trên các đánh giá trực tiếp độc lập được thực hiện bởi Brightband, một công ty AI thời tiết chuyên chạy các tiêu chuẩn liên tục của hệ thống dự báo. Việc mời đánh giá của bên thứ ba đang trở thành một mô hình cho các mô hình khoa học của Google và nó giải quyết một lời chỉ trích lâu nay rằng các bài báo thời tiết AI báo cáo kết quả về các tập hợp lịch sử được quản lý thay vì các điều kiện thực tế.
Tại sao điều này lại quan trọng ngoài ứng dụng ô
Thông báo của Google coi thời tiết là thông tin đầu vào cho các quyết định ở mọi quy mô — từ nắm lấy chiếc ô cho đến quản lý các đợt nắng nóng và hạn hán ảnh hưởng đến nông nghiệp, chuỗi cung ứng toàn cầu, sản xuất năng lượng sạch và nền kinh tế quốc gia. Theo Google, trong những năm gần đây, các nhà dự báo AI đã giành được vị trí của mình trong quy trình đó bằng cách tạo ra các dự đoán nhanh hơn các phương pháp truyền thống trong khi vẫn khớp hoặc đánh bại độ chính xác của chúng.
Bối cảnh cạnh tranh cũng đang nóng lên. Các cơ quan khí tượng và các công ty công nghệ đều đã vận hành các hệ thống dự báo AI trong những năm gần đây và các dự báo dựa trên vệ tinh hàng giờ đã nâng cao tiêu chuẩn cho tất cả chúng. Câu hỏi cho năm tới là liệu các dịch vụ thời tiết quốc gia có bắt đầu coi các mô hình như WeatherNext 3 là nguồn chính thay vì các phần bổ sung mang tính thử nghiệm hay không và liệu nhịp độ hàng giờ của Google có trở thành đường cơ sở mới của ngành hay không.
---
Đi trước AINhận tin tức, phân tích và đột phá mới nhất về AI — tất cả ở cùng một nơi.
Đọc thêm tin tức về AI →
