WeatherNext의 두 가지 주요 모델은 무엇인가요?

WeatherNext는 두 가지 주요 모델로 구성됩니다: 1) WeatherNext Graph는 6시간의 시간 해상도와 10일의 선행 시간을 가진 단일 결정론적 예보를 제공하고, 2) WeatherNext Gen은 12시간의 시간 해상도와 15일의 선행 시간을 가진 최대 50개의 시나리오의 앙상블 예보를 생성합니다.

WeatherNext에 어떻게 접근할 수 있나요?

WeatherNext는 Google Cloud 서비스를 통해 접근할 수 있으며, 특히 BigQuery와 Earth Engine을 통해 가능합니다. 실시간 예보는 하루에 네 번 제공되며, 연구, 분석 및 의사 결정 목적으로 역사적 데이터도 사용할 수 있습니다.

WeatherNext의 주요 이점은 무엇인가요?

WeatherNext는 여러 가지 이점을 제공합니다: 전통적인 방법보다 더 빠르고 효율적인 예측, 우수한 예보 신뢰성, 극단적인 날씨 사건에 대한 더 나은 준비, 향상된 재난 대응 능력, 개선된 그리드 신뢰성, 그리고 글로벌 식량 안보 지원.

WeatherNext 예보는 얼마나 자주 업데이트되나요?

WeatherNext는 Google Cloud 서비스를 통해 하루에 네 번 실시간 예보를 제공합니다.

WeatherNext By Google

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WeatherNext는 Google DeepMind의 최첨단 AI 기반 기상 예측 기술로, 전통적인 예측 방법에 비해 더 빠르고 정확한 예측을 최대 15일 앞서 제공하며 신뢰성이 뛰어납니다.

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https://deepmind.google/technologies/weathernext?ref=aipure&utm_source=aipure

개요
분석
대안

제품 정보

업데이트됨:Feb 16, 2025

WeatherNext By Google 월간 트래픽 동향

Google의 WeatherNext는 트래픽이 21.7% 감소하여 360만 방문을 기록했습니다. Google DeepMind가 Gemini 2.0 Flash 모델과 같은 다른 AI 프로젝트에 집중하면서 최근 제품 업데이트가 부족했던 것이 이러한 감소에 영향을 미쳤을 수 있습니다. 또한, DeepSeek의 활동에 대응하여 AI 안전성과 규제에 대한 지속적인 논의와 우려로 인해 사용자들의 관심이 WeatherNext에서 멀어졌을 수 있습니다.

과거 트래픽 보기

WeatherNext By Google이란?

WeatherNext는 기상 예측을 혁신하기 위해 Google DeepMind와 Google Research가 개발한 새로운 AI 모델 패밀리입니다. 점점 더 극단적인 기상 사건이 발생하는 세상에서 이 기술은 고급 기계 학습과 대기 과학을 결합하여 매우 정확한 기상 예측을 생성합니다. 이 시스템은 단일 예측을 위한 WeatherNext Graph와 앙상블 예측을 위한 WeatherNext Gen의 두 가지 주요 구성 요소로 이루어져 있으며, 두 구성 요소 모두 현재 산업 표준 예측 시스템을 초과하도록 설계되었습니다.

WeatherNext By Google의 주요 기능

WeatherNext는 Google DeepMind의 최첨단 AI 기반 날씨 예측 기술로, WeatherNext Graph와 WeatherNext Gen의 두 가지 주요 모델을 결합합니다. 이 기술은 전통적인 물리 기반 모델보다 더 빠르고 정확한 날씨 예측을 제공하며, 최대 15일 전까지 결정론적(단일) 및 앙상블(다중) 예측을 제공합니다. 이 시스템은 방대한 양의 데이터를 처리하여 하루에 네 번 신뢰할 수 있는 예측을 생성하며, BigQuery 및 Earth Engine과 같은 Google Cloud 플랫폼을 통해 접근할 수 있습니다.

이중 모델 시스템: 결정론적 예측(단일 예측)을 위한 WeatherNext Graph와 앙상블 예측(다중 시나리오)을 위한 WeatherNext Gen을 결합하여 포괄적인 날씨 예측을 제공합니다

확장된 예측 범위: 최대 10-15일 전까지 정확한 날씨 예측을 생성할 수 있으며, WeatherNext Gen은 최대 50개의 다양한 날씨 시나리오에 대한 앙상블 예측을 제공합니다

높은 처리 효율성: 예측을 몇 시간 대신 몇 분 내에 생성하며, WeatherNext Gen은 Google Cloud TPU v5 칩에서 예측을 생성하는 데 단 8분이 걸립니다

클라우드 플랫폼 통합: BigQuery 및 Earth Engine을 포함한 Google Cloud 서비스를 통해 접근할 수 있으며, 하루에 네 번 업데이트되는 실시간 예측과 사용할 수 있는 역사적 데이터가 있습니다

WeatherNext By Google의 사용 사례

재난 예방 및 대응: 당국과 응급 서비스가 허리케인 및 사이클론과 같은 극단적인 날씨 사건에 대해 보다 정확한 사전 경고로 준비하고 대응할 수 있도록 돕습니다

재생 가능 에너지 관리: 보다 나은 그리드 관리를 위해 정확한 풍력 및 태양광 예측을 제공하여 재생 가능 에너지 생성 최적화를 지원합니다

공급망 계획: 날씨 관련 중단을 예상하여 기업이 물류 및 공급망 운영을 더 잘 계획할 수 있도록 합니다

농업 계획: 정확한 중기 날씨 예측을 제공하여 농부들이 심기, 수확 및 작물 보호에 대한 더 나은 결정을 내릴 수 있도록 돕습니다

장점

전통적인 예측 방법에 비해 우수한 정확성

전통적인 모델보다 현저히 빠른 처리 시간

결정론적 및 확률적 예측 모두 처리할 수 있는 능력

단점

초기 날씨 조건 및 훈련 데이터에 전통적인 모델이 여전히 필요합니다

허리케인 강도와 같은 특정 극단적인 날씨 특성을 예측하는 능력이 제한적입니다

상당한 계산 자원과 전문 하드웨어가 필요합니다

WeatherNext By Google 사용 방법

적절한 WeatherNext 모델 선택: 필요에 따라 WeatherNext Graph(단일 10일 예측용) 또는 WeatherNext Gen(앙상블 15일 예측용) 중에서 선택하세요

Google Cloud를 통해 WeatherNext에 접근: Google Cloud Platform으로 이동하여 선택한 모델에 대한 BigQuery 또는 Earth Engine 접근 방법 중 하나를 선택하세요

WeatherNext Graph 접근을 위한: BigQuery(console.cloud.google.com/bigquery) 또는 Earth Engine(developers.google.com/earth-engine)를 방문하여 최대 10일 앞의 6시간 시간 해상도를 가진 단일 예측 예보에 접근하세요

WeatherNext Gen 접근을 위한: BigQuery 또는 Earth Engine을 통해 최대 15일 앞의 12시간 시간 해상도를 가진 앙상블 예측(최대 50 시나리오)을 얻으세요

역사적 데이터 접근 요청: 연구 목적으로 역사적 예측 데이터에 접근이 필요하면 WeatherNext 데이터 요청 양식을 작성하세요

실시간 예측 접근: 실시간 예측은 하루에 네 번 업데이트되며 선택한 플랫폼을 통해 생성 후 48시간 이내에 사용할 수 있습니다

개발자를 위한: 공식 GitHub 리포지토리(github.com/google-deepmind/graphcast)를 통해 오픈 소스 코드 및 문서에 접근하세요

적절히 인용하기: 역사적 데이터를 사용할 때는 CC BY 4.0 라이선스 조건에 따라 DeepMind Technologies Limited의 기계 학습 모델을 인용하세요