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...
总之,MetNet-3是一个高级的AI天气预测模型,它可以从不完整或稀疏的天气数据中学习。 目前,MetNet-3已经整合到多个Google产品和技术中,在美国本土的48个州和欧洲已经开始使用,为Google的各种产品和技术(如搜索)提供实时的12小时降水预测,并将模型丰富的输出转化为可操作的信息,为数百万用户提供服务。 详细介绍请参考:...
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...
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...
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”天气预报中实装。
智东西11月3日消息,当地时间11月1日,谷歌研究院于官网发布与DeepMind合作开发的天气模型MetNet-3,该模型以之前的MetNet和MetNet-2为基础,能够提前24小时对更多核心变量进行高精度预测,包括降水、表面温度、风速、风向和体感温度等。谷歌称已经在与天气相关的各种产品和
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。 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 ...