Google新天氣預測模型 提供最短2分鐘間隔高準度天候預報

Google研究院与Google DeepMind团队合作打造名为MetNet-3的天气预测模型，标榜能在24小时以前针对天气多样变数进行分析，并且做出高准确率的天气预报。

此天气预测模型是以先前提出的MetNet、MetNet-2为基础，并且能分析预测降雨机率、地面温度、风速、风向，以及露点温度 (Dew point temperature)。

相比传统预测分析方式，MetNet-3直接透过大气观测数据进行训练，因此能做出更符合真实、分析精度更高预测结果，甚至也加入气象站气温与风向相关量测数据，借此对应更准确的天气预报。依照Google说明，MetNet-3以2分钟为间隔，并且以1公里至4公里空间范围进行分析，相比传统天气预测模型能有更高准确性。

传统天气预测模型是透过资料统整与后续模拟方式进行分析，MetNet-3最大优势在于可直接取得将近即时的天候数据与更小空间范围分析。相比目前最先进的天候预测模型ENS仅能产生间隔6小时分析预测结果，同时分析空间范围约为9公里，预测结果最少是以每小时间隔呈现，MetNet-3显然能有更高解析结果，最快可做出24小时以前、最短以2分钟间隔呈现的天气预测数据。

目前Google已经开始在美国、欧洲等地区透过MetNet-3模型提供12小时内的即时降雨机率预测功能，让使用者能透过Google搜寻等服务取得天气预测资讯。

除了公布新版天气预测模型，Google DeepMind近期也与伦敦药物研究业者Isomorphic Labs合作推出新版蛋白质预测模型AlphaFold，将使蛋白质分析经度可达原子等级，将能对应研究分析更复杂的蛋白质复合物，其中包含蛋白质与配体 (Ligand)绑定结构，让研究人员可加速新药开发速度。

《原文刊登于合作媒体mashdigi，联合新闻网获授权转载。》