Robocikowo>ROBOCIKOWO
WeatherNext 2

WeatherNext 2

2 · Rodzina: WeatherNext
Najnowszy model prognozy pogody Google DeepMind i Google Research — generatywny, ensemble; ok. 8× szybszy od poprzednika i lepszy w zdarzeniach ekstremalnych.
✓ Aktywny✓ Publiczny dostępNaukowe AIWyspecjalizowane AI📁 WeatherNext
Parametry
Nieujawnione publicznie
parametrów
Dostęp:APIHostedWdrożenie:☁ Cloud

Przegląd

WeatherNext 2 to najnowszy model z rodziny WeatherNext — rozwijanej wspólnie przez Google DeepMind i Google Research — służącej do prognozowania pogody przy użyciu sztucznej inteligencji. Model generuje szybkie, probabilistyczne (ensemble) prognozy stanu atmosfery, m.in. prędkości i kierunku wiatru, opadów oraz ciśnienia.

Względem poprzedniej generacji WeatherNext 2 jest około 8× szybszy (prognozę można wygenerować w mniej niż minutę na pojedynczym akceleratorze TPU) i dokładniej przewiduje zjawiska ekstremalne. Większa szybkość pozwala analizować znacznie więcej możliwych scenariuszy na jedną prognozę. Model generuje prognozy w krokach 6-godzinnych, cztery razy na dobę; w eksperymentalnym Weather Lab wspiera przewidywanie cyklonów z wyprzedzeniem do 15 dni.

WeatherNext 2 jest udostępniany przez Google Cloud (Vertex AI / Gemini Enterprise Agent Platform), BigQuery, Google Earth Engine oraz Google Maps Platform Weather API, a także zasila produkty Google: wyszukiwarkę, Gemini i Pixel Weather. Uwaga: szczegóły architektury, dokładna rozdzielczość przestrzenna oraz oficjalna data premiery nie zostały podane na dostępnych stronach Google.

Klasyfikacja
Naukowe AIWyspecjalizowane AI
Rodzina: WeatherNext
Dostęp i wdrożenie
APIHostowane
Chmura
Wagi: Zamknięte
Kluczowe parametry
🧩 Parametry: Nieujawnione publicznie
📥 Wejście: dane strukturalne, szeregi czasowe

Specyfikacja techniczna

Parametry
Nieujawnione publicznie
parametrów
Licencja
proprietary
Wymagania sprzętowe
Udostępniany wyłącznie przez infrastrukturę chmurową Google (Vertex AI, BigQuery, Earth Engine, Weather API); inferencja na akceleratorach TPU.
Modalności
⬇ Wejście (Input)
structured_datatime_series
⬆ Wyjście (Output)
structured_dataanalytical_reports

Możliwości i zastosowania

Natywne możliwości modelu
Wyjście strukturyzowane
Generowanie danych w ustrukturyzowanych formatach, np. JSON.
Kategoria: structured_generation

Wdrożenie i bezpieczeństwo