- O Google lançou um novo modelo de previsão baseado em IA chamado WeatherNext 2.
- O WeatherNext 2 simula centenas de resultados climáticos possíveis em menos de um minuto, fornecendo previsões mais rápidas, precisas e de maior resolução.
- WeatherNext 2 agora oferece suporte a previsões da Pesquisa Google, Gemini, Pixel e Maps.
O Google está revisando as previsões meteorológicas com IA que pensa em probabilidades. Em vez de lançar uma nova torre de radar ou satélite, o novo modelo de previsão baseado em IA WeatherNext 2, desenvolvido pelo Google DeepMind e pelo Google Research, fornece resultados até oito vezes mais rápidos do que os sistemas existentes e pode prever centenas de resultados meteorológicos a partir de um único ponto de partida, com maior resolução e melhor precisão do que os modelos anteriores.
WeatherNext 2 está sendo integrado a muitas das plataformas mais populares do Google, incluindo Google Search, Gemini, Pixel Weather e Maps, com implementação mais ampla planejada em breve por meio da API Weather da plataforma Google Maps.
O que torna esta atualização mais do que apenas uma atualização de back-end é a sua escala ambiciosa. O WeatherNext 2 foi criado para dar conta da incerteza de uma forma incomum. Enquanto os modelos mais antigos produzem um único resultado mais provável, o WeatherNext 2 gera centenas de futuros potenciais, permitindo que os previsores e os utilizadores visualizem uma variedade de possibilidades.
Isto também significa que, em vez de apenas dizer “chuva, 40% de probabilidade”, a previsão pode mostrar uma série de resultados consistentes para a sua caminhada da tarde, com uma melhor visão sobre o que pode realmente acontecer e quando.
WeatherNext 2 usa o que o Google chama de Rede Gerativa Funcional (FGN). O modelo não depende apenas de previsões completas ou de todo o sistema meteorológico. Em vez disso, ele é treinado em variáveis individuais e independentes, como temperatura, velocidade do vento e umidade. O modelo então descobre como essas variáveis interagem para criar “acoplamentos”, padrões complexos do mundo real, como frentes de tempestade, ondas de calor ou mudanças regionais de vento.
O Google afirma que esta arquitetura permite que o WeatherNext 2 supere os melhores modelos anteriores, fornecendo previsões mais precisas para 99,9% das variáveis por até 15 dias.
Além disso, a velocidade da previsão é muito mais rápida, com toda a previsão concluída em menos de um minuto. Em comparação, as previsões tradicionais baseadas na física podem levar horas em supercomputadores. Essas eficiências permitem atualizações de previsões mais frequentes e detalhadas.
navegar no futuro
Após testes significativos, o Google Gemini começará a mostrar previsões com base nos resultados do WeatherNext 2, bem como o Google Maps. A pessoa média poderia, teoricamente, se beneficiar muito com a atualização. A previsão do tempo é um dos sistemas invisíveis que apoia diversas decisões. Torná-lo mais preciso poderia eliminar milhares de pequenas fontes de estresse da vida diária das pessoas.
Também tem um significado maior. Por exemplo, previsões meteorológicas mais inteligentes podem ajudar os fornecedores de energia renovável a prever melhor a geração eólica e solar, e os serviços de emergência podem responder com mais precisão quando as previsões captam a incerteza em vez de a mascararem.
A ênfase na incerteza é fundamental. As previsões não têm a ver com estar completamente certo, mas com estar sabiamente preparado para o que pode acontecer. WeatherNext 2 visa previsões mais estratégicas, fornecendo uma variedade de cenários fisicamente realistas e interconectados.
Isto pode não resolver a perturbação das alterações climáticas e dos desastres naturais relacionados, mas poderá ajudar aqueles que planeiam formas de lidar melhor com elas. As previsões baseadas em IA estão começando a parecer uma infraestrutura essencial.
Melhores dados significam tomar melhores decisões. Quando se trata de clima, isso é mais do que apenas ajudá-lo a decidir que tipo de casaco você precisa pela manhã.
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