גוגל משיקה מודל ניבוי מזג אוויר AI ברזולוציה פי חמש מהקודם

גוגל ו-DeepMind הכריזו על WeatherNext 3, מודל בינה מלאכותית חדש לניבוי מזג אוויר שנטש את הגישה המסורתית של סימולציות פיזיקליות ולומד ישירות מנתוני לוויינים גיאוסינכרוניים בזמן אמת. לפי ההודעה שפרסמה גוגל, המודל מפיק תחזיות מתעדכנות מדי שעה ברזולוציה של עד חמישה קילומטרים — פי חמישה מדויקות יותר מהדגם הקודם, WeatherNext 2. הטכנולוגיה כבר משולבת ב-Google Search, Google Maps ובג'מיני.

מה השתנה

הדגמים הקודמים, כולל WeatherNext 2, התבססו על נתוני NWP‏ (Numerical Weather Prediction) — סימולציות שרצות על-גבי סופר-מחשבים וכרוכות בעיכוב של כשש שעות. עיכוב כזה פוגע בדיוק כשמדובר במשתנים שמשתנים מהר, כמו כמות משקעים או טמפרטורה. WeatherNext 3, לעומת זאת, מעבד ישירות נתוני לוויין גיאוסינכרוניים, כך שהוא מייצר תחזית טרייה מדי שעה על בסיס התצפיות העדכניות ביותר.

מבחינת רזולוציה, המודל פועל במספר רבדים: טמפרטורה ולחות ברזולוציה של חמישה קילומטרים, משתני שטח נוספים בעשרה קילומטרים, ומשתנים אטמוספריים כמו מהירות רוח ב-25 קילומטרים — לעומת רשת אחידה של 25 קילומטרים ועדכון כל שש שעות ב-WeatherNext 2. גוגל הדגימה את הפער בתחזית טמפרטורה מעל בריטניה: הדגם הישן הפיק מפה מפוקסלת, ואילו WeatherNext 3 משקף רכסי הרים וקווי חוף בפירוט גבוה בהרבה, בזכות אימון גם על נתוני תחנות מזג אוויר בודדות.

התחזית שיפרה במיוחד לאזורים שהוזנחו

לפי גוגל, האזורים שצפויים להרוויח הכי הרבה מהשיפור הם אמריקה הלטינית, אפריקה ואסיה-פסיפיק — מפני שעלויות החישוב הגבוהות של מודלים אזוריים מסורתיים השאירו אותם עד כה עם כיסוי תחזיתי דל יחסית. במילים אחרות, מדינות שלא יכלו להרשות לעצמן להריץ סופר-מחשבים אזוריים משלהן קיבלו עד כה תחזיות גסות בהרבה מאלה של מדינות עשירות, וזו בדיוק הפער ש-WeatherNext 3 מבטיח לצמצם — שכן המודל אינו תלוי בתשתית חישובית אזורית יקרה אלא בנתוני לוויין גלובליים.

בתחום המשקעים, שבו מודלים גלובליים התקשו היסטורית בגלל תהליכי עננות מהירים בקנה מידה קטן, גוגל אימנה את המודל על מאגר ה-IMERG הלוויני של נאס"א ועל ניתוח משקעים גלובלי פנימי המבוסס על רדאר לוויני. לפי מדד ה-CRPS (Continuous Ranked Probability Score), נרשם שיפור של עד 60% לעומת IMERG, 30% לעומת מערך MRMS, ו-10% לעומת מדידות מד-גשם בטווחי זמן קצרים.

המודל גם מייצר תחזיות רוח בגובה 100 מטרים — גובה טורבינות — לצורך הערכת תפוקת חוות רוח, וכן נתוני עננות וקרינה סולארית שמאפשרים להעריך ייצור צפוי במתקנים סולאריים. גוגל טוענת שהדבר אמור לסייע למפעילי רשתות חשמל לאזן בין היצע לביקוש.

המשמעות

אם התחזית של גוגל תתממש בפועל, המשמעות היא שפער הדיוק ההיסטורי בין מדינות עם תשתית מטאורולוגית יקרה לבין מדינות מתפתחות עשוי להצטמצם — לא כי אחרונות תשקענה בסופר-מחשבים, אלא כי המודל הגלובלי החדש כלל לא תלוי בהם. הנתונים זמינים לחוקרים ולעסקים דרך BigQuery ו-Earth Engine, או להורדה מרוכזת, מה שעשוי להאיץ אימוץ שלהם גם על-ידי גופים מקומיים באזורים שתוארו.