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WeatherNext By Google
WeatherNext ist die hochmoderne KI-basierte Wettervorhersagetechnologie von Google DeepMind, die schnellere, genauere Vorhersagen bis zu 15 Tage im Voraus mit überlegener Zuverlässigkeit im Vergleich zu traditionellen Vorhersagemethoden liefert.
https://deepmind.google/technologies/weathernext?ref=aipure&utm_source=aipure
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Produktinformationen
Aktualisiert:Feb 16, 2025
WeatherNext By Google Monatliche Traffic-Trends
WeatherNext von Google verzeichnete einen 21,7%igen Rückgang des Traffics auf 3,6 Mio. Besuche. Das Fehlen aktueller Produkt-Updates und die Konzentration von Google DeepMind auf andere KI-Projekte wie die Gemini 2.0 Flash-Modelle könnten zu diesem Rückgang beigetragen haben. Darüber hinaus könnten die anhaltenden Diskussionen und Bedenken hinsichtlich KI-Sicherheit und -Regulierung, insbesondere als Reaktion auf die Aktivitäten von DeepSeek, die Aufmerksamkeit der Nutzer von WeatherNext abgelenkt haben.
Was ist WeatherNext By Google
WeatherNext ist eine neue Familie von KI-Modellen, die von Google DeepMind und Google Research entwickelt wurden, um die Wettervorhersage zu revolutionieren. In einer Welt mit zunehmend extremen Wetterereignissen kombiniert diese Technologie fortschrittliches maschinelles Lernen mit Atmosphärenwissenschaft, um hochgenaue Wettervorhersagen zu erstellen. Das System besteht aus zwei Hauptkomponenten - WeatherNext Graph für Einzelvorhersagen und WeatherNext Gen für Ensemblevorhersagen - die beide darauf ausgelegt sind, die aktuellen branchenüblichen Vorhersagesysteme zu übertreffen.
Hauptfunktionen von WeatherNext By Google
WeatherNext ist die hochmoderne, KI-basierte Wettervorhersagetechnologie von Google DeepMind, die zwei Hauptmodelle kombiniert: WeatherNext Graph und WeatherNext Gen. Die Technologie liefert schnellere und genauere Wettervorhersagen als traditionelle physikbasierte Modelle und bietet sowohl deterministische (einzelne) als auch Ensemble- (mehrere) Vorhersagen bis zu 15 Tage im Voraus. Das System verarbeitet riesige Datenmengen, um zuverlässige Vorhersagen viermal täglich zu erstellen, die über Google Cloud-Plattformen wie BigQuery und Earth Engine zugänglich sind.
Dual-Modell-System: Kombiniert WeatherNext Graph für deterministische Vorhersagen (einzelne Vorhersagen) und WeatherNext Gen für Ensemble-Vorhersagen (mehrere Szenarien) und bietet umfassende Wettervorhersagen
Erweiterter Vorhersagezeitraum: In der Lage, genaue Wettervorhersagen bis zu 10-15 Tage im Voraus zu erstellen, wobei WeatherNext Gen Ensemble-Vorhersagen von bis zu 50 verschiedenen Wetterszenarien bietet
Hohe Verarbeitungseffizienz: Erstellt Vorhersagen in Minuten statt in Stunden, wobei WeatherNext Gen nur 8 Minuten auf einem Google Cloud TPU v5-Chip benötigt, um eine Vorhersage zu erstellen
Integration in Cloud-Plattformen: Zugänglich über Google Cloud-Dienste, einschließlich BigQuery und Earth Engine, mit Live-Vorhersagen, die viermal täglich aktualisiert werden, und historischen Daten, die verfügbar sind
Anwendungsfälle von WeatherNext By Google
Katastrophenprävention und -reaktion: Hilft Behörden und Rettungsdiensten, sich auf extreme Wetterereignisse wie Hurrikane und Zyklone besser vorzubereiten und darauf zu reagieren, indem genauere Vorwarnungen gegeben werden
Management erneuerbarer Energien: Hilft bei der Optimierung der Erzeugung erneuerbarer Energien, indem genaue Vorhersagen für Wind- und Solarenergie zur besseren Netzverwaltung bereitgestellt werden
Lieferkettenplanung: Ermöglicht Unternehmen, ihre Logistik- und Lieferkettenoperationen besser zu planen, indem wetterbedingte Störungen vorhergesehen werden
Agrarplanung: Hilft Landwirten, bessere Entscheidungen über Pflanzung, Ernte und Pflanzenschutz zu treffen, indem genaue mittelfristige Wettervorhersagen bereitgestellt werden
Vorteile
Überlegene Genauigkeit im Vergleich zu traditionellen Vorhersagemethoden
Deutlich schnellere Verarbeitungszeit als konventionelle Modelle
Fähigkeit, sowohl deterministische als auch probabilistische Vorhersagen zu verarbeiten
Nachteile
Benötigt weiterhin traditionelle Modelle für anfängliche Wetterbedingungen und Trainingsdaten
Begrenzte Fähigkeit, bestimmte extreme Wettermerkmale wie die Intensität von Hurrikanen vorherzusagen
Erfordert erhebliche Rechenressourcen und spezialisierte Hardware
Wie verwendet man WeatherNext By Google
Wählen Sie das geeignete WeatherNext-Modell: Wählen Sie zwischen WeatherNext Graph (für Einzelvorhersagen über 10 Tage) oder WeatherNext Gen (für Ensemblevorhersagen über 15 Tage) basierend auf Ihren Bedürfnissen
Zugriff auf WeatherNext über Google Cloud: Gehen Sie zur Google Cloud Platform und wählen Sie entweder die BigQuery- oder die Earth Engine-Zugriffsmethode für Ihr ausgewähltes Modell
Für den Zugriff auf WeatherNext Graph: Besuchen Sie BigQuery (console.cloud.google.com/bigquery) oder Earth Engine (developers.google.com/earth-engine), um auf Einzelvorhersagen mit einer zeitlichen Auflösung von 6 Stunden bis zu 10 Tage im Voraus zuzugreifen
Für den Zugriff auf WeatherNext Gen: Zugriff über BigQuery oder Earth Engine, um Ensemblevorhersagen (bis zu 50 Szenarien) mit einer zeitlichen Auflösung von 12 Stunden bis zu 15 Tage im Voraus zu erhalten
Anfordern des Zugriffs auf historische Daten: Füllen Sie das WeatherNext-Datenanforderungsformular aus, wenn Sie Zugang zu historischen Vorhersagedaten für Forschungszwecke benötigen
Zugriff auf Echtzeitvorhersagen: Echtzeitvorhersagen werden viermal täglich aktualisiert und sind innerhalb von 48 Stunden nach Erstellung über die gewählte Plattform verfügbar
Für Entwickler: Zugriff auf den Open-Source-Code und die Dokumentation über das offizielle GitHub-Repository unter github.com/google-deepmind/graphcast
Richtig zitieren: Bei der Verwendung historischer Daten zitieren Sie die maschinellen Lernmodelle von DeepMind Technologies Limited gemäß den Lizenzbedingungen CC BY 4.0
WeatherNext By Google FAQs
WeatherNext ist eine Familie von KI-Modellen, die von Google DeepMind und Google Research entwickelt wurden und hochmoderne Wettervorhersagen erzeugen. Es ist darauf ausgelegt, schneller und effizienter zu sein als traditionelle physikbasierte Wettermodelle und gleichzeitig eine überlegene Vorhersagezuverlässigkeit zu bieten.
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