Los pronósticos mejorados por IA de la compañía han demostrado ser proporcionado precisos. hasta ahora. Los modelos meteorológicos de IA igualmente han podido hacer predicciones de forma más rápida y apto que los modelos convencionales basados ​​en la física. Hasta ahora, el trabajo de Google en esta dominio ha sido principalmente real. Ahora, está haciendo de esas predicciones un punto de traspaso para los productos y servicios de Google.

“Lo estamos sacando del laboratorio y positivamente poniéndolo en manos de los usuarios en más formas que antiguamente y de alguna forma despojándonos de la designación de tipo real porque tenemos confianza en que nuestros pronósticos son positivamente proporcionado efectivos y proporcionado bártulos”, dijo Peter Battaglia, director senior de investigación y sostenibilidad de Google DeepMind, en una sesión informativa con periodistas.

El nuevo maniquí de IA, WeatherNext 2, puede producir pronósticos ocho veces más rápido que el maniquí susodicho de Google y igualmente es más preciso al predecir el 99,9 por ciento de variables como la temperatura o el derrota. WeatherNext 2 puede producir cientos de resultados potenciales desde un punto de partida particular. Se necesita menos de un minuto usando uno de los chips TPU de Google para hacer una predicción, lo que según la compañía normalmente tomaría varias horas obtener usando modelos basados ​​en la física en una supercomputadora.

Esos modelos convencionales requieren un uso intensivo de computación porque esencialmente intentan distraer la complicada física de la entorno para producir pronósticos. Los modelos de IA, por el contrario, intentan discernir patrones a partir de datos meteorológicos históricos para predecir resultados futuros.

Google pudo impulsar su proceso mediante el uso de una organización que lumbre Red Generativa Práctico (FGN) en WeatherNext 2. Los modelos meteorológicos de IA más antiguos aún requerían procesamiento cliché para producir un pronóstico. FGN es más apto porque incorpora ruido (o aleatoriedad específica) en el maniquí cada vez que proporciona una entrada para que WeatherNext 2 pueda producir muchos resultados posibles diferentes en un solo paso.

Los avances permiten a WeatherNext 2 hacer predicciones con hasta 15 días de anticipación y producir pronósticos por hora. Google puesta por que esto atraiga tanto a los clientes empresariales como a los consumidores individuales.

“Descubrimos que la energía, la agricultura, el transporte, la provisión y los clientes de muchas otras industrias están muy interesados ​​en estos pasos de una hora. Les ayuda a tomar decisiones más precisas relacionadas con cosas que afectan su negocio”, dijo en la emplazamiento Akib Uddin, director de producto de Google Research.

Por otra parte de ampliar WeatherNext 2 a Maps, Search, Gemini y Pixel Weather, Google igualmente ofrece una software de golpe temprano para clientes interesados ​​en modelado personalizado. Los datos de previsión igualmente están disponibles en Google. Motor de tierra para descomposición geoespacial y Gran consulta para el descomposición de datos a gran escalera.