Google ने हाल ही में अपने WeatherNext AI मौसम मॉडल का संस्करण 3 जारी किया, जो उपग्रह मौसम डेटा को शामिल करके और पूर्वानुमान आवृत्ति बढ़ाकर पूर्वानुमान सटीकता को बढ़ाता है। यह अपडेट वैश्विक स्नैपशॉट में विभिन्न मौसम माप को मिलाकर, पुन: विश्लेषण डेटा पर पूरी तरह से निर्भर रहने की सीमाओं को संबोधित करता है।
Google AI मौसम पूर्वानुमान मॉडल स्पेस में एक प्रमुख खिलाड़ी है। ये मॉडल पारंपरिक तरीकों के तुलनीय प्रदर्शन की पेशकश करते हैं, जबकि कम कंप्यूटिंग शक्ति की आवश्यकता होती है, जिससे अधिक लगातार अपडेट की अनुमति मिलती है। WeatherNext 3 में प्राथमिक परिवर्तन लाइव सैटेलाइट मौसम डेटा का समावेश है, जो वर्तमान स्थितियों और पूर्वानुमान पीढ़ी के बीच अंतराल को कम करता है। अपडेट के विवरण एक श्वेत पत्र में उपलब्ध हैं।
कई मौसम मॉडल “पुन: विश्लेषण” का उपयोग करते हैं, एक व्यापक मॉडल जो वायुमंडल का एक सुसंगत वैश्विक दृश्य बनाता है। पुन: विश्लेषण सभी उपलब्ध मौसम डेटा को जोड़ते हैं, उन क्षेत्रों में स्थितियों का अनुमान लगाते हैं जहां प्रत्यक्ष माप की कमी होती है। जबकि लगभग सभी AI मौसम मॉडल ने पहले प्रशिक्षण के लिए पूरी तरह से पुन: विश्लेषण डेटा पर भरोसा किया था, यह दृष्टिकोण कच्चे डेटा स्रोतों से जानकारी के नुकसान का कारण बन सकता है और आमतौर पर हर छह घंटे में अपडेट किया जाता है। पारंपरिक मॉडल अक्सर वर्तमान वायुमंडलीय स्थिति को बेहतर ढंग से दर्शाने के लिए अन्य कच्चे डेटा के साथ पुन: विश्लेषण को पूरक करते हैं।
WeatherNext 3 अब मौसम उपग्रह डेटा को शामिल करता है, जिससे प्रति घंटा पूर्वानुमान अपडेट सक्षम होते हैं। मॉडल में बढ़ी हुई स्थानिक रिज़ॉल्यूशन और एक बड़ा मशीन-लर्निंग घटक भी है, जिससे कम्प्यूटेशनल मांगों को प्रबंधित करने के लिए प्रक्रिया समायोजन की आवश्यकता होती है। इसके अतिरिक्त, उपग्रह-आधारित वर्षा अनुमानों पर प्रशिक्षित एक अलग मशीन-लर्निंग मॉडल जोड़ा गया है, जो कई वर्षा पूर्वानुमान प्रदान करता है।
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