המודל החדש לא זמין לציבור עדיין. המודל שיש בטופקארטן הוא מודל בינה מלאכותית פשוט יותר של גוגל.
ראה הסבר
GraphCast: מודל חיזוי גלובלי מהיר לטווח של עד 10 ימים. הוא מתמקד בדיוק ומהירות גבוהים יותר בהשוואה לפתרונות קיימים. GraphCast משתמש בגרפים כדי לייצג את האטמוספירה ומנצל רשתות נוירונים גרפיות כדי ללמוד את הדינמיקה של מזג האוויר.
GenCast: מודל מתקדם יותר המספק תחזיות מדויקות עד 15 ימים מראש. הוא מציע חיזוי משופר לאירועים יומיומיים ולתנאי מזג אוויר קיצוניים. GenCast מייצר "אנסמבל" של תחזיות, כלומר סדרה של תרחישים אפשריים, המאפשרת הבנה מעמיקה יותר של תנאי מזג האוויר ואי הוודאות הכרוכה בהם. הוא אף הראה תוצאות טובות יותר ממערכת ENS של המרכז האירופי לתחזיות לטווח בינוני (ECMWF), הנחשבת למובילה בתחום. GenCast משתמש בגישת "דיפוזיה", בדומה למודלים ליצירת תמונות ומוזיקה, ומאומן על 40 שנים של נתוני מזג אוויר.
נכון לעכשיו, מפות או תחזיות ישירות המבוססות על מודל GenCast של גוגל אינן זמינות לציבור הרחב באופן ישיר. גוגל ו-DeepMind משתמשות במודלים האלו בעיקר למחקר ולשיפור טכנולוגיות חיזוי מזג האוויר שלהן.
עם זאת, ישנם מספר מקומות בהם ניתן לראות את ההשפעה של מודלים אלו, או מידע הקשור אליהם:
פרסומים מדעיים: גוגל ו-DeepMind מפרסמות מאמרים מדעיים המתארים את המודלים ואת ביצועיהם. ניתן למצוא מאמרים אלו באתרים כמו arXiv או בכתבי עת מדעיים בתחום המטאורולוגיה. במאמרים אלו לעיתים מוצגות השוואות בין GenCast למודלים אחרים, כולל מפות או גרפים הממחישים את יתרונותיו.
בלוגים וכתבות טכנולוגיות: אתרים ובלוגים העוסקים בטכנולוגיה ובבינה מלאכותית לעיתים מפרסמים כתבות על GenCast ועל התקדמות בתחום חיזוי מזג האוויר. כתבות אלו עשויות לכלול הסברים פשוטים יותר על המודל ותוצאותיו.
ייתכן שבעתיד: ייתכן שגוגל תחליט לשלב את GenCast או טכנולוגיות דומות בשירותי מזג האוויר שלה, כמו חיפוש גוגל או Google Weather. במקרה כזה, נוכל לראות תחזיות המושפעות מהמודל באופן ישיר.
