DeepMind เปิดตัวโมเดลพยากรณ์อากาศ WeatherNext 2 ให้ผลแม่นยำ ทำงานเร็ว เปิดใช้งานจริงแล้ว
Body
ค่าย DeepMind ค่อนข้างหมกมุ่นกับโมเดลพยากรณ์อากาศอยู่พอสมควร มีการตั้ง Weather Lab ทำเรื่องนี้โดยเฉพาะ และออกโมเดลพยากรณ์อากาศอยู่เรื่อยๆ เช่น Nowcasting (2021), Graphcast (2023), Gencast (2024)
ล่าสุดปีนี้ 2025 DeepMind มาพร้อมกับโมเดลใหม่ WeatherNext 2 ที่บอกว่าก้าวหน้าที่สุด พยากรณ์ได้ละเอียดระดับราย 1 ชั่วโมง และทำงานพยากรณ์ได้เร็วโมเดล WeatherNext 1 ถึง 8 เท่า
การทำงานของ WeatherNext 2 สร้างฉากทัศน์ (scenario) ของสภาพอากาศที่หลากหลาย และใช้เทคนิคใหม่เรียกว่า Functional Generative Network (FGN) ใส่ noise เข้าไปในโมเดลเพื่อให้ผลการพยากรณ์ที่ได้นั้นสมจริง สามารถเทรนบนข้อมูลที่วงการพยากรณ์อากาศเรียกว่า marginals (ข้อมูลสภาพอากาศเฉพาะจุด) แล้วนำมาพยากรณ์ joints (ระบบสภาพอากาศขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน เชื่อมต่อกัน) ได้ผลออกมาแม่นยำ
จุดเด่นอีกข้อของ WeatherNext 2 คือทำงานเร็ว ประสิทธิภาพของ WeatherNext 2 เกิดจากการปรับแต่งให้ทำงานบน TPU ของกูเกิล โดยการพยากรณ์แต่ละครั้งใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที ต่างจากระบบพยากรณ์เดิมที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงแม้ทำงานบนซูเปอร์คอมพิวเตอร์
ความน่าสนใจที่สุดของ WeatherNext 2 คือมันไม่ใช่โมเดลงานวิจัย เอาไว้ตีพิมพ์เปเปอร์อย่างเดียวเหมือนโมเดลรุ่นพี่ๆ แต่เปิดให้ใช้งานจริงแล้วในหลายรูปแบบ
ที่มา - Google
mk Tue, 18/11/2025 - 20:45
Continue reading...
Body
ค่าย DeepMind ค่อนข้างหมกมุ่นกับโมเดลพยากรณ์อากาศอยู่พอสมควร มีการตั้ง Weather Lab ทำเรื่องนี้โดยเฉพาะ และออกโมเดลพยากรณ์อากาศอยู่เรื่อยๆ เช่น Nowcasting (2021), Graphcast (2023), Gencast (2024)
ล่าสุดปีนี้ 2025 DeepMind มาพร้อมกับโมเดลใหม่ WeatherNext 2 ที่บอกว่าก้าวหน้าที่สุด พยากรณ์ได้ละเอียดระดับราย 1 ชั่วโมง และทำงานพยากรณ์ได้เร็วโมเดล WeatherNext 1 ถึง 8 เท่า
การทำงานของ WeatherNext 2 สร้างฉากทัศน์ (scenario) ของสภาพอากาศที่หลากหลาย และใช้เทคนิคใหม่เรียกว่า Functional Generative Network (FGN) ใส่ noise เข้าไปในโมเดลเพื่อให้ผลการพยากรณ์ที่ได้นั้นสมจริง สามารถเทรนบนข้อมูลที่วงการพยากรณ์อากาศเรียกว่า marginals (ข้อมูลสภาพอากาศเฉพาะจุด) แล้วนำมาพยากรณ์ joints (ระบบสภาพอากาศขนาดใหญ่ที่ซับซ้อน เชื่อมต่อกัน) ได้ผลออกมาแม่นยำ
จุดเด่นอีกข้อของ WeatherNext 2 คือทำงานเร็ว ประสิทธิภาพของ WeatherNext 2 เกิดจากการปรับแต่งให้ทำงานบน TPU ของกูเกิล โดยการพยากรณ์แต่ละครั้งใช้เวลาเพียงไม่กี่นาที ต่างจากระบบพยากรณ์เดิมที่ใช้เวลาหลายชั่วโมงแม้ทำงานบนซูเปอร์คอมพิวเตอร์
ความน่าสนใจที่สุดของ WeatherNext 2 คือมันไม่ใช่โมเดลงานวิจัย เอาไว้ตีพิมพ์เปเปอร์อย่างเดียวเหมือนโมเดลรุ่นพี่ๆ แต่เปิดให้ใช้งานจริงแล้วในหลายรูปแบบ
- นำข้อมูลไปใช้งานจริงในผลิตภัณฑ์อื่นๆ ของกูเกิล เช่น Search, Gemini, Pixel Weather, Google Maps
- เปิดข้อมูลที่พยากรณ์ด้วย WeatherNext 2 บน Google Maps Platform Weather API, Google Earth Engine, BigQuery
- เปิดให้เช่าใช้งานโมเดลตรงๆ บน Vertex AI
ที่มา - Google
mk Tue, 18/11/2025 - 20:45
Continue reading...