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- Google ha decidido un nuevo maniquí de pronóstico basado en inteligencia fabricado llamado WeatherNext 2
- WeatherNext 2 tiene predicciones más rápidas, precisas y de maduro resolución al fingir cientos de posibles resultados meteorológicos en menos de un minuto.
- WeatherNext 2 ahora impulsa los pronósticos en Google Search, Gemini, Pixel y Maps
Google está revisando su pronóstico del tiempo con IA que piensa en probabilidades. En sitio de nuevas torres de radar o lanzamientos de satélites, el nuevo maniquí de pronóstico basado en IA WeatherNext 2 desarrollado por Google DeepMind y Google Research ofrece resultados hasta ocho veces más rápido que los sistemas tradicionales y puede predecir cientos de posibles resultados meteorológicos desde un único punto de partida con maduro resolución y maduro precisión que sus predecesores.
WeatherNext 2 se está integrando en muchas de las plataformas de Google más populares, incluidas Google Search, Gemini, Pixel Weather y Maps, y próximamente se implementará más ampliamente a través de la API de Google Maps Platform Weather.
Lo que hace que esta aggiornamento sea más que una simple aggiornamento de back-end es la magnitud de su apetencia. WeatherNext 2 está diseñado para tener en cuenta la incertidumbre de formas inusuales. Mientras que los modelos más antiguos podían arrojar un único resultado más probable, WeatherNext 2 puede difundir cientos de futuros potenciales, permitiendo a los pronosticadores y a usted ver una serie completa de posibilidades.
Todavía significa que es posible que su pronóstico no solo diga “Tormenta, 40% de probabilidad”, sino que muestre múltiples resultados coherentes para su caminata vespertina, con una mejor visión de lo que efectivamente podría suceder y cuándo.
WeatherNext 2 utiliza lo que Google flama Red Generativa Eficaz (FGN). El maniquí no se fundamento solamente en pronósticos terminados ni en sistemas meteorológicos completos; en cambio, está entrenado en variables individuales e independientes, como la temperatura, la velocidad del derrota y la humedad. Luego, el maniquí determina cómo interactúan esas variables para crear “uniones”, los patrones complejos del mundo efectivo, como frentes de tormenta, olas de calor o cambios de derrota regionales.
Google afirma que esta casa permite a WeatherNext 2 pasar incluso a su propio maniquí susodicho, el mejor de su clase, ofreciendo pronósticos más precisos para el 99,9% de las variables durante hasta 15 días.
Todavía es mucho más rápido a la hora de hacer predicciones, completando un pronóstico completo en menos de un minuto. En comparación, los pronósticos tradicionales basados en la física pueden sufrir horas en una supercomputadora. Esta eficiencia permite actualizaciones de pronóstico más frecuentes y detalladas.
Capeando el futuro
Posteriormente de pruebas considerables, Google Gemini comenzará a mostrar pronósticos basados en los resultados de WeatherNext 2, al igual que Google Maps. En teoría, la persona promedio podría obtener muchos beneficios de la aggiornamento. La previsión meteorológica es uno de esos sistemas invisibles que sustentan una extraordinaria variedad de decisiones. Hágalo más preciso y eliminará mil pequeñas fuentes de estrés del día a día de las personas.
Todavía hay implicaciones mayores. Por ejemplo, con predicciones meteorológicas más inteligentes, los proveedores de energía renovable pueden estimar mejor la producción eólica y solar, y los servicios de emergencia pueden reponer con más precisión cuando los pronósticos capturan la incertidumbre en sitio de enmascararla.
Ese vehemencia en la incertidumbre es secreto. Pronosticar no se negociación de tener toda la razón, sino de prepararse sabiamente para lo que podría suceder. Al proporcionar una variedad de escenarios físicamente realistas e interconectados, WeatherNext 2 empuja el pronóstico cerca de poco más táctico.
Puede que esto no resuelva el caos del cambio climático y los desastres naturales relacionados, pero podría ser una congratulación para quienes planifican formas de abordarlos mejor. La previsión basada en IA empieza a parecer una infraestructura esencial.
Mejores datos significa tomar mejores decisiones. Y para el clima, eso significa mucho más que simplemente ayudarnos a osar qué tipo de asilo necesitamos por la mañana.
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