将来および今後数時間の天気がどうなるかを知ることは社会にとって重要です。実際、どの層においても、天気予報は欠かせません。天気予報は、計画を立てて自分自身を組織するときに影響を与えるだけでなく、旅行、飛行機、さらにはエネルギー生産に取り組む人にも影響を与えるからです。
そして、私たちの多くが天気を知るために使用するツールは、もちろん携帯電話です。 Google はこのことを認識しており、気象アプリケーションの美的および機能的な再設計を経て、MetNet-3 を発表しました。これは、 Google Researchと同社のAIの1つであるGoogle DeepMindによって開発された新しい気象モデルです。
今後 24 時間の精度を向上させるために DeepMind が機能します
MetNet-3 は 2020 年に開始された次世代の MetNet であり、2021 年から MetNet-2 が開始されます。基本的には、Google が学んだことの集大成であり、詳細な情報を表示できる非常に正確なシステムを作成するために人工知能の助けを借りています。今後 12 時間の可能な限り正確な予測。
Google がブログでコメントしているように、数日先の天気予報を立てるのは複雑ですが、調べたいのが天気と今後 24 時間の天気予報の両方である場合、すべてがより正確になります。
これは以前のモデルに基づいていますが、同社によれば、降水量、表面温度、風速と風向、さらには露点など、より多くのパラメータや変数を考慮する一連のアルゴリズムで強化されています。
Google がこれで意図しているのは、今後 12 時間で天気がどのように変化するかについて、実質的にリアルタイムの情報 (配信時間は 2 分) を可能にする、非常に詳細なシステムを用意することです。
実際、Google は自社のシステムに非常に自信を持っており、欧州中期天気予報センターが使用する ENS や、降水量を推定するマルチ レーダーとマルチ センサー システムである MRMS と比較しました。
次の GIF では、 ENS システム、MRMS Ground Truth、Google の MetNet-3 の違いがわかります。
データが 60 分ごとに提供されるのに対し、他の 2 つのモデルは 2 分ごとであるため、ENS システムがつまずいているという事実は別として、MetNet-3 の優れている点は、降水が発生する場所を示すだけでなく、パターンとパターンを示していることです。降水率が高くなるか低くなる確率。
アプリケーションと Google 検索では、その内訳を分単位で確認できるため、今後数時間の降水量とその他の要因の両方を確実に知ることができます。さらに、 MetNet-3 は多数の情報源を利用しており、その情報を Google と共有する地域の気象観測所からの情報に基づく「ハイパーローカル」と呼ばれる一種の「モード」を備えています。
その結果、特に今後数時間以内の、私たちの地域の気象状況をさらに正確に把握できるようになります。グラフに見られるように、7 ～ 8 時間を超えると、結果は MetNet-3 の結果により似ていますが、両方とも ENS の結果よりもはるかに正確です。
MetNet-3 は、Google Nowcast という名前で米国とヨーロッパ 27 か国ですでに機能しており、Google 天気予報アプリケーションと Web 検索の両方で利用できるようになります。すべてのエリアとデバイスでの実装にどれくらいの時間がかかるかはこれからわかりますが、非常に詳細な予測が得られれば、たとえそれが 12 時間「だけ」であっても、それは大きな前進となるでしょう。