WeatherNext 3 מביא תחזית מזג אוויר חדשה כל שעה

תארו לעצמכם שהאפליקציה שבודקים לפני שיוצאים מהבית הייתה מסוגלת לחזות גשם מקומי שיורד כמה דקות אחרי, בשכונה ספציפית, ולא רק בעיר. גוגל טוענת שהם ממש קרובים לזה.

היום (חמישי) גוגל ו-DeepMind הכריזו רשמית על WeatherNext 3, מודל ה-AI החדש שלהם לתחזית מזג אוויר גלובלית. הטענה המרכזית: זה מודל התחזית המדויק ביותר שקיים כרגע, והוא מנצח גם מודלים מתחרים של מיקרוסופט, NVIDIA ו-ECMWF, וגם את התחזיות המסורתיות של מחשבי-על ממשלתיים.

מה בעצם קרה כאן?

הפריצה הגדולה היא במקור הנתונים. מודלי AI ישנים יותר, כולל הגרסה הקודמת של גוגל, התאמנו בעיקר על תחזיות מסורתיות (NWP) — אלה מודלים פיזיקליים שרצים על מחשבי-על, אבל מפגרים ב-6 שעות אחרי המציאות. מזג האוויר, לעומת זאת, מתפתח מהר.

WeatherNext 3, לעומתם, ״אוכל״ בזמן אמת נתונים מלוויינים גאוסטציונריים. התוצאה: הוא מייצר תחזית חדשה כל שעה, לא כל 6 שעות. הרזולוציה קפצה מ-25 ק״מ (ברשת) ל-5 ק״מ. בפועל, זה אומר שהוא יכול להבחין בפרטים כמו עמקים, קו חוף או הרים, שמודלים גסים פשוט מפספסים.

״אחת ההתפתחויות המרכזיות היא ללכת מעבר לנתונים שרוב מודלי ה-AI הגלובליים מתאמנים עליהם,״ אומר Samier Merchant, מהנדס מחקר בכיר ב-Google Research. ״אנחנו יכולים לנצל ערכות נתונים תצפיתיות טריות ועשירות יותר.״

מבחן התוצאה: גשם ורוח

איפה רואים את השיפור? קודם כל, בגשם ובשלג. גוגל טוענת לשיפור של 60% בתחזיות המשקעים בהשוואה ל-WeatherNext 2. זה משמעותי במיוחד במערכות מזג אוויר מהירות, שעד כה היוו בעיה קשה למודלים.

בנוסף, המודל החדש תוכנן מראש לתחזיות אנרגיה מתחדשת. הוא צופה מהירויות רוח בגובה 100 מטר (בערך בגובהה של טורבינה), וכיסוי עננים ברזולוציה גבוהה. לחברות אנרגיה ירוקה זה מידע קריטי לתכנון.

לאן הנתונים האלה זורמים?

בקרוב, התחזיות האלה יתחילו להזין את המוצרים של גוגל שאתם כבר מכירים: חיפוש, מפות Google, וכמובן Gemini. אפשר גם לקבל גישה לנתונים הגולמיים דרך BigQuery, Google Earth Engine ו-Google Cloud Storage.

מה זה אומר לעולם שלנו?

מעבר לנוחות של לדעת אם לקחת מטרייה, יש פה פוטנציאל מעניין בתחום הפרסום. אם אפשר לחזות ברזולוציה של 5 ק״מ גשם פתאומי בשכונה אחת, כשבעבר השמש הייתה זורחת, מותג יוכל להעביר בזמן אמת פרסום למטריות או לקפה חם. גוגל עדיין לא פירטה על שימוש כזה, אבל הנתונים קיימים.

למפתחים ולחוקרים, זה כלי חדש וחזק. היכולת לאמן מודלים על נתוני תצפית ״חיים״ ולא רק על סימולציות פותחת דלת לרמות דיוק חדשות בתחומים כמו חקלאות, לוגיסטיקה וניהול סיכונים. לפחות בתחום הזה, גוגל ו-DeepMind נראות כרגע כמי שמציבות את הסטנדרט.