根据历史数据训练和评估像 MetNet-3 这样的天气预报模型只是向用户提供基于 ML 的预测过程的一部分。开发实时天气预报 ML 系统时需要考虑很多因素,例如从多个不同来源获取实时输入数据、运行推理、实现输出的实时验证、从模型的丰富输出中构建洞察,从而带来直观的用户体验,并以 Google 规模提供结果——所有这些都是连续...
IT之家 11 月 3 日消息，谷歌研究院与 DeepMind 合作开发了最新的天气模型 MetNet-3，该模型以之前的 MetNet 和 MetNet-2 为基础，能够提前 24 小时，能够对全球天气情况进行高解析度预测，包括降水、表面温度、风速、风向和体感温度。IT之家发现，谷歌提到，MetNet-3 模型已经在移动平台的“谷歌手机软件”天气预...
IT之家 11 月 3 日消息,谷歌研究院与 DeepMind 合作开发了最新的天气模型 MetNet-3,该模型以之前的 MetNet 和 MetNet-2 为基础,能够提前 24 小时,能够对全球天气情况进行高解析度预测,包括降水、表面温度、风速、风向和体感温度。 IT之家发现,谷歌提到,MetNet-3 模型已经在移动平台的“谷歌手机软件”天气预报中...
根据历史数据训练和评估像 MetNet-3 这样的天气预报模型只是向用户提供基于 ML 的预测过程的一部分。开发实时天气预报 ML 系统时需要考虑很多因素,例如从多个不同来源获取实时输入数据、运行推理、实现输出的实时验证、从模型的丰富输出中构建洞察,从而带来直观的用户体验,并以 Google 规模提供结果——所有这些都是连续...
IT之家 11 月 3 日消息,谷歌研究院与 DeepMind 合作开发了最新的天气模型 MetNet-3,该模型以之前的 MetNet 和 MetNet-2 为基础,能够提前 24 小时,能够对全球天气情况进行高解析度预测,包括降水、表面温度、风速、风向和体感温度。 IT之家发现,谷歌提到,MetNet-3 模型已经在移动平台的“谷歌手机软件”天气预报中...
在近期大量涌现的AI气象预报模型中,如Graphcast、盘古气象大模型,均采用再分析数据作为训练样本,即通过背景场与观测同化后的数据。相较于这些中期预报模型,Metnet-3选择引入一部分大气观测数据来进行模型的训练和评估。然而观测数据与再分析数据不同的是,观测数据来源多样且异构,数据存在不同程度的稀疏性。为了融合大气...
IT之家11 月 3 日消息,谷歌研究院与 DeepMind 合作开发了最新的天气模型 MetNet-3,该模型以之前的 MetNet 和 MetNet-2 为基础,能够提前 24 小时,能够对全球天气情况进行高解析度预测,包括降水、表面温度、风速、风向和体感温度。 IT之家发现,谷歌提到,MetNet-3 模型已经在移动平台的“谷歌手机软件”天气预报中...
直接观测为MetNet-3模型带来空间和时间的高分辨率优势，气象站和地面雷达站能够用每隔几分钟的频率，以1公里的分辨率提供特定位置的测量数据。相比之下，即便是最先进的ENS，也只能每6小时生成一次9公里分辨率的数据，并提供每小时的预报。而MetNet-3能够以短至2分钟的时间间隔，有效地处理和模拟收集到的观测数据，结合...
MetNet-3是由Google和DeepMind共同研发的人工智能模型,它可以准确地预测未来24小时的核心天气变量,包括降水、地表温度、风速和风向以及露点等。这个模型的准确性超过了目前最先进的基于物理的天气预测模型。 MetNet-3的空间分辨率为1至4公里,每2分钟就可以更新一次预测数据。
据IT 之家 11 月 3 日报道,谷歌研究院与 DeepMind 合作开发了最新的天气模型 MetNet-3,该模型以之前的 MetNet 和 MetNet-2 为基础,能够提前 24 小时,能够对全球天气情况进行高解析度预测,包括降水、表面温度、风速、风向和体感温度。据悉,MetNet-3 模型已经在移动平台的“谷歌手机软件”天气预报中实装。