WeatherNext 2

WeatherNext 2 – 谷歌DeepMind推出的AI天气预报模型

WeatherNext 2，一款划时代的人工智能天气预报模型，由谷歌旗下两大顶尖研究团队——DeepMind与Google Research强强联手打造，标志着天气预测领域迈入了新纪元。这款模型的核心是其独创的“函数生成网络”（Functional Generative Network,FGN）架构，这一创新设计使其运算效能实现了惊人的飞跃，较前代模型足足快了约8倍。更令人瞩目的是，WeatherNext 2能够生成分辨率高达每小时的精细化天气预报，为我们描绘出前所未有的清晰天气图景。

WeatherNext 2的非凡之处

WeatherNext 2之所以能够脱颖而出，在于其卓越的预测能力和高效的运算速度。它能够从单一的起始气象数据出发，推演出多达数百种未来可能发生的天气景象，而每一次的推演，在单个TPU（张量处理单元）上仅需不到一分钟的时间便可完成。在长达15天的预报时段内，WeatherNext 2在99.9%的气象变量，包括温度、风速、湿度等关键指标上，都展现出远超前代模型的优异表现。

WeatherNext 2的核心能力

• 精准无匹的天气预报：该模型能够生成精细至每小时的天气预报，覆盖从即时到15天的广阔预报范围。在温度、风速、湿度等多种核心气象要素的预测精度上，它全面超越了此前的技术水平。
• 疾速的运算能力：得益于创新的“函数生成网络”架构，WeatherNext 2的运算速度比前代提升了约8倍。单次天气预测的处理时间在单个TPU上缩短至一分钟以内，极大地提高了预测效率。
• 多维度情景模拟：WeatherNext 2具备从单一初始状态推演出数百种潜在天气发展路径的能力，为气象科学研究和灾害预警提供了更为丰富和全面的参考依据。
• 对罕见天气的敏锐洞察：该模型能够精准预测低概率但可能造成巨大影响的灾难性天气，例如台风、特大暴雨等，从而显著增强了对极端天气的预警能力。
• 数据平台的无缝整合：WeatherNext 2的预测数据已正式上线至Earth Engine和BigQuery两大平台，极大地方便了研究人员和开发者获取和利用这些宝贵的气象信息。
• 云端服务的定制化支持：Google Cloud的Vertex AI平台现已启动定制模型推理的早期访问计划，允许用户根据自身特定需求进行高度个性化的天气预测。
• 跨场景的应用延展：WeatherNext 2的强大能力已被整合进Google Search、Gemini、Pixel Weather以及Google Maps Platform的Weather API中。在接下来的几周内，其功能还将进一步扩展至Google Maps的天气信息展示，为广大用户提供更为便捷和深入的天气查询体验。

WeatherNext 2的科技基石

• 函数空间的精妙噪声注入：FGN模型通过在函数空间中巧妙地注入低维度的噪声向量（例如32维），并利用条件归一化层将这些噪声均匀地应用于整个网络，从而生成全局一致且具有变异性的结果。这一机制使得模型能够从相同的输入产生数百种不同的天气情景，同时确保了预测的物理合理性。
• 图神经网络的强大支撑：FGN采用了图神经网络（GNN）的编码器/解码器结构，将经纬度网格映射到球面二十面体网格上的潜在空间，并利用Graph-Transformer处理器在该网格上执行计算。这种架构设计能够有效地捕捉气象变量之间复杂的空间依赖关系。
• 多阶段的精细化训练策略：FGN的训练过程被精心设计为多个阶段。首先，模型使用ERA5数据集进行预训练，随后利用HRES-fc0数据集进行微调。在最后一个阶段，模型会进行自回归训练，通过多步滚动预测并计算损失来不断优化预测性能。
• 边缘与联合分布的预测智慧：尽管FGN在训练时主要关注边缘分布（如温度、风速等单一变量），但它通过学习能够捕捉到变量之间的联合分布，即它们之间复杂的相互作用。这使得模型能够生成更全面、更准确的天气预测结果。
• 高分辨率与极速预测的完美结合：FGN模型不仅能生成分辨率高达每小时的精细化预报，而且在单个TPU上完成单次预测的耗时更是缩短至一分钟以内。这种高速度与高分辨率的结合，极大地提升了天气预报的效率和实用性。

WeatherNext 2的探索入口

• 项目官方网站：https://deepmind.google/science/weathernext/

WeatherNext 2的广泛应用领域

• 面向消费者的天气服务：WeatherNext 2已无缝融入Google Search、Gemini、Pixel Weather等大众化服务，为用户提供前所未有的精准和高分辨率天气预报。
• 赋能开发者与企业：其预测数据已全面上线Earth Engine和BigQuery平台，并通过Google Cloud的Vertex AI平台提供早期访问权限，使开发者和企业能够基于高精度天气数据开发定制化应用，例如优化物流路线规划、提升供应链管理效率等。
• 助力气象机构与灾害预警：通过生成数百种可能的天气情景，WeatherNext 2能够协助气象机构进行多情境分析，提前识别潜在的极端天气，从而显著提升应急响应的效率。
• 服务能源与农业产业：该模型可用于优化可再生能源的调度，如风能和太阳能的利用，从而增强电网的稳定性。同时，其可靠的中期天气预报能力也为农业规划提供了有力支持，帮助农民更有效地制定种植和收获计划。
• 推动科学研究与数据共享：WeatherNext 2的开放性为科研人员提供了获取高精度天气数据的宝贵机会，必将进一步促进气象学研究以及相关领域的创新发展。