Le dernier modèle de prévisions météorologiques de Google, WeatherNext 2, se targue d'une vitesse de prévision 8 fois plus rapide, d'une résolution temporelle d'une heure et d'une couverture de 0 à 15 jours. Une prévision globale à 15 jours peut être réalisée sur une seule TPU en moins d'une minute, et des centaines de scénarios de probabilité peuvent être générés en une seule exécution. Cela signifie que des prévisions quasi temps réel et évoluant de manière dynamique peuvent être obtenues, permettant une meilleure gestion des risques et une planification des mesures d'urgence dans les scénarios de production, et améliorant la qualité de la prise de décision. Par exemple, les compagnies aériennes peuvent adapter leurs vols en fonction de la probabilité des différentes trajectoires des tempêtes afin d'aider les autorités municipales à mettre en œuvre des mesures de prévention des catastrophes. Il surpasse son prédécesseur WeatherNext en termes de délai de prévision et de variables météorologiques. Il est entraîné à l'aide d'éléments météorologiques ponctuels (tels que la température à un endroit donné) et peut prédire des « systèmes conjoints » à grande échelle, résolvant ainsi le problème que les modèles traditionnels peinent à gérer face à des corrélations complexes. Les données ont été intégrées à Earth Engine et BigQuery, permettant aux développeurs de les interroger et de les analyser. Google Cloud Vertex AI propose un accès anticipé et prend en charge l'inférence personnalisée. #Modèle météorologique IA #WeatherNext2
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