Google 今日發佈了一個全新改進的 AI 天氣模型，將會應用於其多個熱門產品，如搜尋引擎、Gemini 和 Pixel 手機。這個 AI 增強的預報系統目前已經顯示出相當高的準確性，並且能在速度和效率上超越傳統的物理模型。此前，Google 在這方面的工作多為實驗性質，但現在，這些預測將成為 Google 產品和服務的一大賣點。
Google DeepMind 的研究與可持續發展高級主管 Peter Battaglia 在一場記者簡報會上表示：「我們將這項技術從實驗室推出，真正地讓用戶以更多的方式使用它，並逐漸擺脫了實驗性質的標籤，因為我們對我們的預測充滿信心，這些預測確實非常有效且有用。」這次的 AI 模型名為 WeatherNext 2，能夠以比之前的模型快八倍的速度生成預報，並且在預測如氣溫和風速等 99.9% 的變數上更為準確。WeatherNext 2 能夠從特定的起始點生成數百種可能的結果，使用 Google 的 TPU 芯片進行預測的時間少於一分鐘，而這在傳統的物理模型中則通常需耗費數小時。
傳統的天氣預報模型需要大量的計算，因為它們基本上是在試圖重建大氣中的複雜物理現象，以產生預測。相對而言，AI 模型則試圖通過分析歷史天氣數據來識別模式，以預測未來的結果。Google 通過在 WeatherNext 2 中使用一種稱為功能生成網絡（FGN）的策略來簡化其過程。舊有的 AI 天氣模型仍然需要重複處理來生成一個預測，而 FGN 的效率在於每次提供輸入時都會將噪音或有針對性的隨機性納入模型，使 WeatherNext 2 能夠在一次步驟中生成多種不同的可能結果。
這些進步使得 WeatherNext 2 能夠提前最多 15 天進行預測，並生成每小時的預報。Google 希望這一功能能夠吸引企業客戶及個人消費者的注意。Google Research 的產品經理 Akib Uddin 在通話中提到：「我們發現，能源、農業、運輸、物流等行業的客戶對這些每小時的預測非常感興趣，這幫助他們在影響業務的決策上更加精確。」除了將 WeatherNext 2 加入地圖、搜尋、Gemini 和 Pixel Weather 外，Google 還為有興趣的客戶提供了早期訪問計劃，以便進行自定義建模。預測數據也可在 Google Earth Engine 進行空間分析，並在 BigQuery 中進行大規模數據分析。
當然，在讓生成式 AI 在天氣預報中實現實用方面，Google 也面臨競爭。歐洲中期天氣預報中心、Nvidia、華為等公司也在開發各自的 AI 天氣模型，這讓這個領域的競爭愈加激烈。AI 技術的快速進步不僅將改變天氣預報的方式，還可能對多個行業的决策過程產生深遠影響。
