Divize Google DeepMind a Google Research představily novou verzi modelu WeatherNext 3. Podle nezávislého průběžného hodnocení společnosti Brightband předpovídá tento systém globální počasí nejpřesněji ze všech dostupných modelů. Hlavní inovace spočívá v tom, odkud systém získává vstupní data. Místo učení se výhradně z výstupů klasických fyzikálních simulací využívá přímo snímky z družic a měření z pozemních stanic. Novou předpověď zvládne vydat každou hodinu.
Ostřejší obraz atmosféry
Užitečnost předpovědi závisí na tom, jak podrobně dokáže popsat konkrétní místo a čas. WeatherNext 3 počítá teplotu a vlhkost u zemského povrchu v mřížce s rozlišením pět kilometrů. Další povrchové hodnoty zpracovává v desetikilometrovém rozlišení a veličiny ve vyšších vrstvách atmosféry, například rychlost větru, mapuje po pětadvaceti kilometrech. Celkově je tento obraz počasí přibližně pětkrát detailnější než u předchozí verze WeatherNext 2, která pracovala pouze s pětadvacetikilometrovou mřížkou a předpovědi vydávala v šestihodinových intervalech.
Tento rozdíl jasně dokazuje srovnání teploty měřené dva metry nad zemí nad Britskými ostrovy. Zatímco starší model rozmazal krajinu do velkých hrubých ploch, novější verze si poradí i s velmi členitým terénem. Hory a údolí tak na mapě nezmizí pod jednou průměrnou hodnotou.
Data z družic
Většina meteorologických modelů s umělou inteligencí se učí z dat numerických předpovědních systémů. Tyto systémy běží na superpočítačích, simulují fyziku atmosféry a vykazují šestihodinové zpoždění. U veličin, které se mění rychle, což platí zejména pro srážky a přízemní teploty, pak v důsledku toho vznikají odchylky.
Nový model proto průběžně načítá mozaiku snímků z geostacionárních družic, díky čemuž má neustále aktuální přehled o reálném dění v atmosféře. Každá nová hodinová předpověď tak vychází z nejčerstvějších pozorování. Pokud se bouře, frontální systém nebo srážkové pásmo vytvoří nečekaně rychle, záchranné složky, dispečeři i řízení letového provozu získají informace dříve a v podrobnější podobě.
Učení přímo z měřicích stanic
Teplota a vlhkost se dokážou proměnit na vzdálenosti několika kilometrů, což pocítí každý obyvatel pobřeží, uzavřených údolí nebo podhůří. Klasické modely v těchto oblastech selhávají, protože pracují se zjednodušeným obrazem atmosféry, ve kterém se místní výkyvy ztratí. WeatherNext 3 se místo toho trénuje přímo na datech z pozemních měřicích stanic, takže pětikilometrová mřížka přesně odpovídá tvaru krajiny.
Společnost Google si od tohoto přístupu slibuje největší přínos v Latinské Americe, Africe a asijsko-pacifické oblasti. V těchto regionech podrobné lokální modely většinou chybí, protože jejich provoz na superpočítačích je finančně velmi nákladný. Podrobná předpověď se tak nově dostane k miliardám lidí a k místním firmám, které se dosud musely spoléhat na hrubé odhady.
Předpověď deště a sněžení patří k nejsložitějším meteorologickým úkolům. Srážky vznikají v oblacích při procesech, které se odehrávají ve velmi malém měřítku a rychle se mění, takže je klasické fyzikální simulace zachycují jen stěží. Výsledkem pak bývá nepřesný odhad nebo zcela minutá hranice silné bouřky.
Vývojáři proto model trénovali na dvou mimořádně kvalitních zdrojích. Prvním je satelitní produkt IMERG od agentury NASA, druhým je vlastní globální přepočet srážek postavený na družicovém radaru. Podle měření se přesnost srážkových předpovědí ve střednědobém horizontu výrazně zlepšila. Ve srovnání se staršími metodami stoupla přesnost vůči datům z IMERG až o šedesát procent, u americké sítě MRMS o třicet procent a u srážkoměrů pro krátkodobé předpovědi o desetinu. Na mapách se tento posun projeví tak, že namísto neostrých ploch vzniknou přesně ohraničené srážkové pásy, které věrně odpovídají reálnému družicovému pozorování.
Model navíc počítá veličiny, které jsou klíčové pro oblast obnovitelných zdrojů energie. Předpovídá rychlost větru ve výšce sto metrů nad zemí, což odpovídá úrovni, ve které se otáčejí lopatky větrných turbín. K tomu přidává podrobné informace o oblačnosti a intenzitě slunečního záření. Provozovatelé přenosových soustav a energetické společnosti díky tomu dokážou přesněji odhadnout objem vyrobené elektřiny a lépe ho sladit s aktuální poptávkou.
Kde už model běží a jak je to v Evropě
Model WeatherNext 3 se od svého oznámení postupně integruje do služeb společnosti Google, konkrétně do Vyhledávání, aplikace Gemini, Map, rozhraní Google Maps Platform Weather API a platformy Google Earth Engine. Google plánuje celosvětové nasazení bez jakýchkoli regionálních výjimek pro Evropskou unii. Lidé v České republice se tak s výsledky tohoto modelu setkají nejčastěji v běžné předpovědi počasí ve Vyhledávání nebo v Mapách.
Největší technologický posun se očekává u dlouhodobějších výhledů. Při plánování aktivit na několik dní nebo na víkend dopředu získají uživatelé srážkovou předpověď až o polovinu přesnější. Nejvýraznější zlepšení pocítí oblasti, kde dosavadní předpovědi svou spolehlivostí zaostávaly.
Zájemci o samostatnou práci s meteorologickými daty nemusí nic složitě nastavovat ani trénovat. Hodinově aktualizované globální předpovědi jsou k dispozici pro dotazy v nástrojích BigQuery a Earth Engine, případně je lze hromadně stahovat z úložiště Google Cloud Storage.
