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今日，谷歌推出了一款全新改进的 AI 天气模型，该模型将被整合进搜索、双子座（Gemini）和像素（Pixel）手机等热门产品中。迄今，该公司的 AI 增强预报已被证明相当准确。AI 天气模型在预测速度和效率上比传统基于物理的模型更快更高效。此前，谷歌在这一领域的工作大多处于实验阶段。现在，它将这些预测作为谷歌产品和服务的卖点。谷歌 DeepMind 研究与可持续发展高级总监彼得·巴塔利亚（Peter Battaglia）在与记者的简报中表示：“我们将其从实验室中拿出，以比以往更多的方式将其交到用户手中，并摆脱实验性的称谓，因为我们有信心我们的预报非常有效且非常有用。”
新的 AI 模型 WeatherNext 2 生成预报的速度比谷歌之前的模型快 8 倍，在预测温度或风速等 99.9%的变量时也更准确。WeatherNext 2 能从特定起点推算出数百种潜在结果。使用谷歌的 TPU 芯片进行预测只需不到一分钟，而使用基于物理的模型在超级计算机上通常需要数小时。传统模型计算量大，因为它们本质上是试图重现复杂的大气物理过程以产生预报。相比之下，AI 模型试图从历史天气数据中辨别模式以预测未来结果。谷歌通过在 WeatherNext 2 中使用功能生成网络（FGN）策略简化了其流程。旧的 AI 天气模型仍需重复处理以生成一个预报。FGN 更高效，因为每次输入时它都会将噪声（或有针对性的随机性）纳入模型，以便 WeatherNext 2 能在一步中生成许多不同的可能结果。这些进步使 WeatherNext 2 能够提前 15 天进行预测并生成每小时的预报。谷歌希望这能吸引企业客户和个人消费者。谷歌研究的产品经理阿基布·乌丁（Akib Uddin）在电话中表示：“我们发现能源、农业、交通、物流和许多其他行业的客户对这些每小时的步骤非常感兴趣。这有助于他们在与影响其业务的事情相关的决策上更加精确。”
除了将 WeatherNext 2 添加到地图、搜索、双子座和像素天气中，谷歌还为对定制建模感兴趣的客户提供早期访问计划。预报数据也可在谷歌地球引擎（Google Earth Engine）中用于地理空间分析，在 BigQuery 中用于大规模数据分析。当然，在如何使生成式 AI 在天气预报中有用方面，谷歌有竞争对手。欧洲中期天气预报中心、英伟达、华为和其他公司也在类似地开发自己的 AI 天气模型。