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기술 주변기기일체 포함구글, 초전통적인 물리적 모델을 예측한다고 주장하는 '고급 일기예보 AI' MetNet-3 출시

IT House는 Google Research와 DeepMind가 협력하여 최신 기상 모델 MetNet-3을 개발했다고 11월 3일 보도했습니다. 이 모델은 이전 MetNet과 MetNet-2를 기반으로 하며 전 세계 기상 상황을 24시간 전에 예측할 수 있습니다. 강수량, 표면 온도, 풍속, 풍향 및 체감 온도를 포함합니다.

구글, 초전통적인 물리적 모델을 예측한다고 주장하는 고급 일기예보 AI MetNet-3 출시

IT House는 Google이 모바일 플랫폼의 "Google 모바일 소프트웨어" 일기 예보에서 MetNet-3 모델이 구현되었다고 언급한 것을 발견했습니다.

구글, 초전통적인 물리적 모델을 예측한다고 주장하는 고급 일기예보 AI MetNet-3 출시

구글, 초전통적인 물리적 모델을 예측한다고 주장하는 고급 일기예보 AI MetNet-3 출시

MetNet-3 모델은 1~4km의 공간 분해능과 2분의 분석 간격으로 "부드럽고 정확한" 예측을 생성할 수 있습니다. 실험을 통해 MetNet-3의 예측 기능이 기존 물리적 일기 예보 모델을 능가한다는 것이 입증되었습니다. 예를 들어, 전통적인 물리적 기본 모델인 "NWP(Numerical Weather Prediction)"와 "Rapid Refresh Model(HRRR)"은 모두 MetNet-3에 의해 능가되었습니다.

구글, 초전통적인 물리적 모델을 예측한다고 주장하는 고급 일기예보 AI MetNet-3 출시

MetNet-3은 날씨를 예측하는 전통적인 방법을 기반으로 하는 다른 기계 학습 방법과 다릅니다. 핵심은 대기 관측 데이터를 훈련 및 평가에 직접 사용하는 것입니다. 연구자들은 직접 관찰의 장점은 데이터의 밀도와 해상도가 더 높다는 점에 주목했습니다. 또한 MetNet-3는 이전 MetNet 모델 데이터를 계승할 뿐만 아니라 기상 관측소의 온도 및 풍속 측정 데이터를 추가하여 다양한 위치의 기상 조건을 종합적으로 예측하려고 합니다

구글, 초전통적인 물리적 모델을 예측한다고 주장하는 고급 일기예보 AI MetNet-3 출시

연구원들은 MetNet-3의 주요 혁신은 밀도화라는 기술을 사용하여 일기 예보의 정확성과 범위를 향상시키는 것이라고 언급했습니다.

전통적인 물리적 기본 모델에서 일기예보는 일반적으로 데이터 동화와 시뮬레이션이라는 두 단계를 필요로 합니다. 데이터 동화는 실제 관측 데이터를 모델에 통합하는 것을 의미하며, 시뮬레이션은 이러한 데이터를 기반으로 날씨를 예측합니다.

MetNet-3에서는 신경망을 통해 '데이터 동화'와 '시뮬레이션'의 두 단계를 결합한 치밀화 기술을 통해 보다 빠르고 직접적인 기상 예측이 가능합니다. 이 기술은 모델의 데이터 수집 및 처리 효율성을 높이는 동시에 신경망을 사용하여 일기 예보의 정확성을 향상시킵니다. MetNet-3 모델은 등고선 정보, 위성 정보, 레이더 정보 등을 포함한 각 특정 데이터 스트림을 개별적으로 처리하여 보다 정확하고 포괄적인 일기 예보를 얻을 수 있습니다

또한 MetNet-3 모델은 "직접 관찰된" 데이터를 학습 샘플로 사용하여 공간과 시간에 따른 고해상도의 이점을 얻습니다. 기상 관측소와 지상 레이더 관측소는 1km의 해상도로 몇 분마다 위치별 측정값을 제공합니다. 이에 비해 세계에서 가장 발전된 물리적 모델조차도 9km의 해상도로 데이터를 생성할 수 있으며 6시간마다 시간별 예측을 제공할 수 있습니다

구글, 초전통적인 물리적 모델을 예측한다고 주장하는 고급 일기예보 AI MetNet-3 출시

MetNet-3는 치밀화 기술, Lead Time Conditioning 기술 및 고해상도 직접 관찰 방법을 결합하여 수집된 관측 데이터를 2분 간격으로 효과적으로 처리하고 시뮬레이션할 수 있습니다. MetNet-3 3은 시간에 따른 24시간 예측을 생성할 수 있습니다. 2분 단위의 해상도로 사용자에게 보다 정확한 실시간 일기예보 정보를 제공합니다.

구글, 초전통적인 물리적 모델을 예측한다고 주장하는 고급 일기예보 AI MetNet-3 출시

또한, 기상 관측소에서 관측한 기상 정보에 비해 MetNet-3도 지상 레이더에서 수집한 강수량 추정치를 사용하기 때문에 풍속이나 강수량 측면에서 학습 데이터의 범위가 더 넓고, MetNet-3의 예측 결과 업계에서 가장 발전된 물리적 모델보다 훨씬 뛰어납니다.

MetNet-3의 가장 큰 가치는 머신러닝 기술로 날씨를 실시간으로 정확하게 예측하고, 구글 제품에서 일기예보 서비스를 제공할 수 있다는 점입니다. 이 모델은 지속적으로 수집되는 최신 데이터를 기반으로 완전하고 정확한 예측을 지속적으로 생성합니다. 연구원들은 이것이 기존의 물리적 추론 시스템과 다르며 일기 예보의 고유한 요구를 더 잘 충족할 수 있다고 언급했습니다.

위 내용은 구글, 초전통적인 물리적 모델을 예측한다고 주장하는 '고급 일기예보 AI' MetNet-3 출시의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!

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