Google DeepMind jamoasi kecha (7-avgust) blog postida WeatherNext Cyclones ob-havo prognozi modelini taqdim etganini e’lon qildi. Asosan siklonlar (Cyclones) uchun ishlab chiqilgan model prognoz yo‘nalishi, intensivligi va shamol maydoni tuzilmasi aniqligi bo‘yicha sohada yetakchi ekanini ta’kidlamoqda.
IT之家 blog postiga tayanib xabar berishicha, ushbu model Google DeepMind, Google Research, AQSh Milliy dovullar markazi (NHC), Atmosfera fanlari bo‘yicha qo‘shma laboratoriya (CIRA), Buyuk Britaniya meteorologiya xizmati hamda dunyoning ko‘plab meteorologiya tashkilotlari tomonidan hamkorlikda tadqiq etilib ishlab chiqilgan. Model tropik siklonlarga e’tibor qaratadi va tayfun, dovul hamda siklonlarning yo‘nalishi, intensivligi va shamol maydoni tuzilmasini yuqori aniqlikda prognoz qiladi.
Google rasmiy ma’lumotlariga ko‘ra, o‘rtacha ko‘rsatkichlar asosida baholanganda, ushbu model prognoz imkoniyatlarini 24 soatga oldinga surdi. Mavjud modellar odatda faqat 2 kun oldindan prognoz qila oladi, ushbu model esa aniqlikni saqlagan holda 3 kunlik prognoz beradi. Google blog postida prognoz ko‘lamini “meteorologik taraqqiyotning taxminan 10 yili” deb ta’riflagan.
Modelni o‘qitish jarayonida qariyb 20 TB hajmdagi global atmosfera ma’lumotlari hamda qariyb 5 000 ta tarixiy bo‘ronni qamrab olgan IBTrACS (xalqaro siklonlarning eng yaxshi yo‘nalishlar arxivi) ma’lumotlar bazasidan uchidan-uchigacha foydalanilgan.
Generatsiya imkoniyatlari jihatidan Functional Generative Networks yordamida tizim TPU’da 1 daqiqadan kamroq vaqt ichida bitta 15 kunlik prognozni yaratishi mumkin. O‘tgan yili tizim bir martada atigi 50 ta prognoz yaratgan bo‘lsa, bu safar ularning soni 1000 taga yetkazildi.
Amaliy qo‘llanishda WeatherNext 2025-yilgi dovullar mavsumida Melissa dovuli kuchayib, Yamaykaga quruqlik orqali kirishini oldindan prognoz qildi. NHC shu ma’lumot asosida oldindan ogohlantirdi va mahalliy favqulodda vaziyatlar guruhlariga tayyorgarlik ko‘rish uchun vaqt berdi.
Google jamoasi WeatherNext 2, WeatherNext Cyclones va WeatherNext 2-mini modellarini ham ochiq kodli qildi hamda tegishli kod va model og‘irliklarini taqdim etdi.