Pixel Weer voorspelt beter of je je regenjas aan moet

Google heeft een weer-app die volop wordt gebruikt, maar het vond dat het wel wat beter kon. Google Deepmind en Google Research komen nu met WeatherNext 2, een voorspellingsmodel dat aan de weer-app van Google wordt toegevoegd. 

Betere weersvoorspelling door WeatherNext 2

WeatherNext 2 zou 8 keer sneller voorspellingen kunnen doen en ook specifieker vertellen waar de wind vandaan komt en hoe snel, hoe het met de luchtdruk staat en meer factoren die belangrijk zijn in de weersvoorspelling. In Nederland hebben we er minder last van, maar het kan bijvoorbeeld in landen waar cyclonen of ander extreem weer voorkomt helpen om eerder te zien dat het eraan komt, wat de impact zal zijn en zo helpen om mensen eerder te evacueren. 

WeatherNext 2 genereert elke dag vier voorspellingen van elk zes uur. Het zou het vorige model dat Google voor zijn weer-app gebruikte enorm overstijgen: met maar liefst 99,9 procent. En een grote plus is dat het niet alleen bij de weer-app blijft. Ook in Google Maps, Zoeken, Gemini en meer apps zul je straks accuratere voorspellingen zien. Daarnaast krijgen studenten, ontwikkelaars en wetenschappers toegang tot het nieuwe model zodat ze die kunnen gebruiken in onderzoek en het ontwikkelen van apps.

Wil je er dieper in duiken? Dat kan. Google schrijft: “Deze verbeterde prestaties worden mogelijk gemaakt door een nieuwe AI-modelleringsaanpak, genaamd Functional Generative Network (FGN), die ‘ruis’ rechtstreeks in de modelarchitectuur injecteert, zodat de voorspellingen die het genereert fysiek realistisch en onderling verbonden blijven. Deze benadering is vooral nuttig voor het voorspellen van wat meteorologen ‘marginalen’ en ‘verbindingen’ noemen. Marginalen zijn individuele, op zichzelf staande weerselementen: de precieze temperatuur op een specifieke locatie, de windsnelheid op een bepaalde hoogte of de luchtvochtigheid.”

Betere voorspellingen

Het nieuwe aan de benadering van Google is dat het model alleen op deze marginalen wordt getraind, maar het toch dankzij dat model leert om ‘joints’ te voorspellen. Dat zijn grote, complexe, onderling verbonden systemen die afhankelijk zijn van hoe al die afzonderlijke stukjes in elkaar passen. Dit is essentieel voor de beste voorspellingen, zoals hoge temperaturen die naar bepaalde regio’s komen, maar ook hoeveel stroom een zonnepanelenpark zal opbrengen. Lees meer in de blog van Google.

Welke app gebruik jij voor weersvoorspellingen? Deel het in de onderstaande reacties.