الملخص:
أصدر Google DeepMind مؤخرًا رسميًا مجموعتي البيانات الأساسيتين SatWeave وPARDIG اللتين يعتمد عليهما نموذج WeatherNext 3 للأرصاد الجوية. فهو يفتح تدفقات البيانات في الوقت الحقيقي والبيانات المؤرشفة التاريخية للباحثين والمطورين العلميين العالميين، ويوفر دعم البيانات لأبحاث الطقس والهيدرولوجيا وأبحاث المناخ ونمذجة التطبيقات في المجالات ذات الصلة.
SatWeave هي مجموعة بيانات عالمية لربط صور الأقمار الصناعية تدمج بيانات المراقبة من خمسة أقمار صناعية للأرصاد الجوية المستقرة بالنسبة إلى الأرض: GOES-East، وGOES-West، وMeteosat 0، وMeteosat Indian Ocean Star، وHimawari، للتغلب على اختلافات البيانات بين الأقمار الصناعية المختلفة في إسقاط الخرائط، وتنسيق الملف، وأجهزة الاستشعار، وإيقاع المسح، وما إلى ذلك. يتم تحديث مجموعة البيانات هذه كل ساعة وتحتفظ بالأرشيفات التاريخية لأكثر من عشر سنوات. يمكنه دعم WeatherNext 3 لتنفيذ تنبؤات الطقس العالمية ساعة بساعة بناءً على صور السحب في الوقت الفعلي وتغيرات العواصف. بالمقارنة مع دورة التحديث التي تستغرق ست ساعات لبيانات التحليل التقليدية، تم تحسين التوقيت بشكل ملحوظ. يمكن لمجتمع البحث العلمي أيضًا توسيع مجموعة البيانات وتطبيقها على سيناريوهات متنوعة مثل تقدير توليد الطاقة الكهروضوئية ومراقبة حرائق الغابات.
PARDIG عبارة عن مجموعة بيانات عالمية لإعادة تحليل هطول الأمطار مبنية على بنية الذكاء الاصطناعي. وهو يعتمد بنية محولات شبكة الرسم البياني الكروي، ويستخدم بيانات مراقبة رادار الأقمار الصناعية لقياس هطول الأمطار العالمية التابعة لوكالة ناسا كمرجع للتدريب، ويدخل ويدمج صور الأقمار الصناعية SatWeave والبيانات الميدانية الجوية للمركز الأوروبي للتنبؤات الجوية متوسطة المدى. تبلغ الدقة المكانية لمجموعة البيانات حوالي 10 كيلومترات، والدقة الزمنية تصل إلى 15 دقيقة، ويبلغ متوسط تأخير البيانات حوالي 5 ساعات.
مقارنة وتقييم ثلاث شبكات رادارية في القارة في الولايات المتحدة وأوروبا واليابان وأكثر من 36000 محطة أرصاد جوية حول العالم، فإن أداء التعرف على كثافة الهطول في PARDIG أفضل من أداء مجموعات البيانات المماثلة السائدة مثل NASA IMERG-Final. من بينها، القدرة على تحديد هطول الأمطار الخفيف والمعتدل كل ساعة أعلى بنسبة تزيد عن 30% من IMERG-Final، وأدائها في التقاط هطول الأمطار الشديد رائع. وبفضل الخصائص التقنية للتعلم المباشر لمعلومات مراقبة الأقمار الصناعية، لا يزال بإمكان مجموعة البيانات هذه الحفاظ على دقة بيانات موثوقة نسبيًا في المناطق التي تفتقر إلى مواقع الرادار الأرضي ومراقبة هطول الأمطار.
من المفهوم أن Google هذه المرة ستفتح بشكل متزامن للعالم الخارجي أرشيفات PARDIG التاريخية من عام 1999 إلى 2026، بالإضافة إلى تدفقات البيانات في الوقت الفعلي لمجموعتي بيانات SatWeave وPARDIG. تتم استضافة جميع البيانات على Google Cloud Storage Platform ويتم نشرها بموجب اتفاقية ترخيص CC BY 4.0. (تشون جون)
مقالات ذات صلة:
DeepMind تطلق Gemini Robotics 2.5: معدل نجاح يصل إلى 96% في الفرز التجريبي في مصنع مرسيدس بنز
أصدرت DeepMind AlphaGenome 2 للبحث بعمق في الخلايا الفردية للعثور على العلاقة بين التنوع الجيني والمرض
التعليقات