Google DeepMind 和 Google Research 今日宣布 WeatherNext 2 系其「最先進且高效的預測模型」。這一模型尤其在 Google 的消費者應用程序中發揮了重要作用，包括 Pixel Weather。從高層次來看，「WeatherNext 2 能以每小時 8 倍的速度生成預測，並且解析度可達 1 小時。」它能預測風速與方向、降水量、氣壓及其他氣象變數。
這一模型的主要進展在於能從單一起始點預測「數百種可能的氣象結果」，這包括「低概率但具毀滅性的氣象事件」。以前，類似的預測需要「在超級計算機上使用基於物理的模型耗時數小時」，而現在只需不到一分鐘就能利用單個 TPU 和這一 AI 方法完成預測。
在技術層面上，WeatherNext 2 每天生成四次 6 小時的預測。模型的輸入來自「最新的全球氣象狀態」。接著，使用功能生成網絡（Functional Generative Network, FGN）來生成略有不同的預測，然後將這些生成的預測反饋至模型中。
這一方法對於預測氣象學家所稱的「邊際」和「聯合」尤其有效。邊際是指個別、獨立的氣象元素，例如特定位置的精確溫度、某一高度的風速或濕度。這一方法的新穎之處在於，模型僅基於這些邊際進行訓練。然而，通過這一訓練，模型能夠熟練地預測聯合——即依賴於所有個別部分如何相互配合的大型、複雜、相互關聯的系統。
這種聯合預測對於我們最有用的預測至關重要，例如識別受高溫影響的整個區域，或預測風電場的預期發電量。WeatherNext 2 在「99.9% 的變數（例如溫度、風、濕度）和預測期（0-15 天）」上超越了 Google 之前的模型。
目前，公司已將 WeatherNext 技術和模型整合進「驅動 Google 所有氣象功能的核心預測系統」。因此，用戶將在 Search、Gemini、Pixel Weather 以及即將推出的 Google Maps 中看到更準確的天氣預測。同時，企業、科學家和開發者可以通過 Google Cloud Vertex AI、Big Query 和 Earth Engine 訪問 WeatherNext 2。
展望未來，Google 將「整合新的數據來源，並進一步擴大訪問範圍」。
