WeatherNext By Google
WeatherNext est la technologie de prévision météorologique basée sur l'IA de pointe de Google DeepMind qui fournit des prévisions plus rapides et plus précises jusqu'à 15 jours à l'avance avec une fiabilité supérieure par rapport aux méthodes de prévision traditionnelles.
https://deepmind.google/technologies/weathernext?ref=aipure&utm_source=aipure
Informations sur le produit
Mis à jour:Feb 16, 2025
Tendances du trafic mensuel de WeatherNext By Google
WeatherNext de Google a connu une baisse de 21,7% de son trafic, atteignant 3,6M de visites. L'absence de mises à jour récentes du produit et la concentration de Google DeepMind sur d'autres projets d'IA, comme les modèles Gemini 2.0 Flash, peuvent avoir contribué à cette baisse. De plus, les discussions et préoccupations en cours concernant la sécurité et la réglementation de l'IA, particulièrement en réponse aux activités de DeepSeek, pourraient avoir détourné l'attention des utilisateurs de WeatherNext.
Qu'est-ce que WeatherNext By Google
WeatherNext est une nouvelle famille de modèles d'IA développés par Google DeepMind et Google Research pour révolutionner la prévision météorologique. Dans un monde d'événements météorologiques de plus en plus extrêmes, cette technologie combine l'apprentissage automatique avancé avec la science atmosphérique pour produire des prévisions météorologiques très précises. Le système se compose de deux composants principaux - WeatherNext Graph pour des prévisions uniques et WeatherNext Gen pour des prévisions d'ensemble - tous deux conçus pour surpasser les systèmes de prévision standard de l'industrie actuels.
Caractéristiques principales de WeatherNext By Google
WeatherNext est la technologie de prévision météorologique de pointe basée sur l'IA de Google DeepMind qui combine deux modèles principaux : WeatherNext Graph et WeatherNext Gen. La technologie produit des prévisions météorologiques plus rapides et plus précises que les modèles traditionnels basés sur la physique, offrant à la fois des prévisions déterministes (uniques) et des prévisions d'ensemble (multiples) jusqu'à 15 jours à l'avance. Le système traite d'énormes quantités de données pour générer des prévisions fiables quatre fois par jour, accessibles via les plateformes Google Cloud comme BigQuery et Earth Engine.
Système à Double Modèle: Combine WeatherNext Graph pour des prévisions déterministes (prédictions uniques) et WeatherNext Gen pour des prévisions d'ensemble (scénarios multiples), fournissant des prévisions météorologiques complètes
Plage de Prévision Étendue: Capable de produire des prévisions météorologiques précises jusqu'à 10-15 jours à l'avance, avec WeatherNext Gen offrant des prévisions d'ensemble de jusqu'à 50 scénarios météorologiques différents
Haute Efficacité de Traitement: Génère des prévisions en quelques minutes plutôt qu'en heures, avec WeatherNext Gen prenant seulement 8 minutes sur une puce Google Cloud TPU v5 pour créer une prévision
Intégration de la Plateforme Cloud: Accessible via les services Google Cloud, y compris BigQuery et Earth Engine, avec des prévisions en direct mises à jour quatre fois par jour et des données historiques disponibles
Cas d'utilisation de WeatherNext By Google
Prévention et Réponse aux Catastrophes: Aide les autorités et les services d'urgence à se préparer et à répondre aux événements météorologiques extrêmes comme les ouragans et les cyclones avec des avertissements avancés plus précis
Gestion de l'Énergie Renouvelable: Aide à optimiser la production d'énergie renouvelable en fournissant des prévisions précises de vent et de solaire pour une meilleure gestion du réseau
Planification de la Chaîne d'Approvisionnement: Permet aux entreprises de mieux planifier leurs opérations logistiques et de chaîne d'approvisionnement en anticipant les perturbations liées à la météo
Planification Agricole: Aide les agriculteurs à prendre de meilleures décisions concernant la plantation, la récolte et la protection des cultures en fournissant des prévisions météorologiques précises à moyen terme
Avantages
Précision supérieure par rapport aux méthodes de prévision traditionnelles
Temps de traitement significativement plus rapide que les modèles conventionnels
Capacité à gérer à la fois des prévisions déterministes et probabilistes
Inconvénients
Nécessite encore des modèles traditionnels pour les conditions météorologiques initiales et les données d'entraînement
Capacité limitée à prédire certaines caractéristiques météorologiques extrêmes comme l'intensité des ouragans
Nécessite des ressources informatiques significatives et du matériel spécialisé
Comment utiliser WeatherNext By Google
Choisissez le modèle WeatherNext approprié: Sélectionnez entre WeatherNext Graph (pour des prévisions uniques de 10 jours) ou WeatherNext Gen (pour des prévisions d'ensemble de 15 jours) en fonction de vos besoins
Accédez à WeatherNext via Google Cloud: Allez sur Google Cloud Platform et choisissez soit la méthode d'accès BigQuery soit Earth Engine pour votre modèle sélectionné
Pour l'accès à WeatherNext Graph: Visitez BigQuery (console.cloud.google.com/bigquery) ou Earth Engine (developers.google.com/earth-engine) pour accéder aux prévisions de prédiction unique avec une résolution temporelle de 6 heures jusqu'à 10 jours à l'avance
Pour l'accès à WeatherNext Gen: Accédez via BigQuery ou Earth Engine pour obtenir des prévisions d'ensemble (jusqu'à 50 scénarios) avec une résolution temporelle de 12 heures jusqu'à 15 jours à l'avance
Demandez l'accès aux données historiques: Remplissez le formulaire de demande de données WeatherNext si vous avez besoin d'accéder aux données de prévision historiques à des fins de recherche
Accédez aux prévisions en temps réel: Les prévisions en direct sont mises à jour quatre fois par jour et disponibles dans les 48 heures suivant leur génération via la plateforme choisie
Pour les développeurs: Accédez au code source ouvert et à la documentation via le dépôt officiel GitHub à github.com/google-deepmind/graphcast
Citez de manière appropriée: Lorsque vous utilisez des données historiques, citez les modèles d'apprentissage automatique de DeepMind Technologies Limited selon les termes de la licence CC BY 4.0
FAQ de WeatherNext By Google
WeatherNext est une famille de modèles d'IA développés par Google DeepMind et Google Research qui produit des prévisions météorologiques à la pointe de la technologie. Il est conçu pour être plus rapide et plus efficace que les modèles météorologiques traditionnels basés sur la physique tout en offrant une fiabilité de prévision supérieure.
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Analyses du site web de WeatherNext By Google
Trafic et classements de WeatherNext By Google
3.6M
Visites mensuelles
#24127
Classement mondial
#54
Classement par catégorie
Tendances du trafic : Aug 2024-Jan 2025
Aperçu des utilisateurs de WeatherNext By Google
00:01:10
Durée moyenne de visite
1.68
Pages par visite
65.92%
Taux de rebond des utilisateurs
Principales régions de WeatherNext By Google
US: 24.39%
IN: 8.22%
GB: 4.65%
KR: 4.23%
CN: 3.92%
Others: 54.59%
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