Google hat kürzlich Version 3 seines KI-Wettermodells WeatherNext veröffentlicht, das die Vorhersagegenauigkeit durch die Einbeziehung von Satellitenwetterdaten und die Erhöhung der Vorhersagefrequenz verbessert. Das Update behebt die Einschränkungen, die sich aus der ausschließlichen Verwendung von Reanalyse-Daten ergeben, die verschiedene Wettermessungen zu globalen Momentaufnahmen zusammenfassen.
Google ist ein wichtiger Akteur im Bereich der KI-Wettervorhersagemodelle. Diese Modelle bieten eine vergleichbare Leistung wie traditionelle Methoden, benötigen aber weniger Rechenleistung, was häufigere Aktualisierungen ermöglicht. Die Hauptänderung in WeatherNext 3 ist die Einbeziehung von Live-Satellitenwetterdaten, wodurch die Verzögerung zwischen den aktuellen Bedingungen und der Vorhersageerstellung reduziert wird. Details zu dem Update sind in einem Whitepaper verfügbar.
Viele Wettermodelle verwenden „Reanalyse“, ein umfassendes Modell, das eine konsistente globale Sicht auf die Atmosphäre schafft. Reanalysen kombinieren alle verfügbaren Wetterdaten und schätzen die Bedingungen in Bereichen, in denen direkte Messungen fehlen. Obwohl fast alle KI-Wettermodelle zuvor ausschließlich auf Reanalyse-Daten für das Training zurückgegriffen haben, kann dieser Ansatz zum Verlust von Informationen aus den ursprünglichen Datenquellen führen und wird in der Regel alle sechs Stunden aktualisiert. Traditionelle Modelle ergänzen Reanalysen häufig mit anderen Rohdaten, um den aktuellen Zustand der Atmosphäre besser darzustellen.
WeatherNext 3 integriert nun Wetter-Satellitendaten und ermöglicht so stündliche Vorhersageaktualisierungen. Das Modell verfügt außerdem über eine erhöhte räumliche Auflösung und eine größere Komponente für maschinelles Lernen, was Prozessanpassungen zur Bewältigung der Rechenanforderungen erforderlich machte. Darüber hinaus wurde ein separates Modell für maschinelles Lernen hinzugefügt, das mit satellitengestützten Niederschlagsschätzungen trainiert wurde und mehrere Niederschlagsvorhersagen liefert.
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