Google DeepMind, WeatherNext 3'ün temelindeki SatWeave ve PARDIG veri kümelerini açtı
Google DeepMind, WeatherNext 3 modelinin temelini oluşturan SatWeave ve PARDIG veri kümelerini yayımladı. Saatlik güncellenen SatWeave, altı yerdurağan uydudan gelen gözlemleri 17 kanalda birleştiriyor; PARDIG ise 15 dakikalık çözünürlükte küresel yağış haritası üretiyor. Her iki veri kümesinin canlı akışları ve tarihsel arşivleri Google Cloud Storage üzerinden erişilebilir durumda.
WeatherNext 3'ün arkasındaki iki veri kümesi açıldı
Google DeepMind, SatWeave ve PARDIG adlı iki veri kümesini yayımladı. Veri kümeleri, araştırmacıların ve geliştiricilerin yeni hava durumu, hidroloji ve iklim uygulamaları oluşturmasına yardımcı olmak amacıyla erişime açıldı. Google DeepMind'a göre bu iki veri kümesi, yakın zamanda duyurulan WeatherNext 3 modelindeki ilerlemelerin temelini oluşturuyor.
SatWeave: yerdurağan uydulardan küresel mozaik
SatWeave, gelişmekte olan bulut ve fırtınaların canlı görünümünü sağlayan küresel bir yerdurağan uydu görüntüsü mozaiğidir. Sistem, farklı bölgeleri kapsayan beş uydudan gelen görüntüleri birleştiriyor: GOES-East, GOES-West, Meteosat 0, Meteosat Indian Ocean ve Himawari. Bu uyduların tarama aralıkları 10 ila 30 dakika arasında değişiyor.
SatWeave, altı yerdurağan uydudan gelen gözlemleri 17 görünür, su buharı ve kızılötesi kanalda küresel bir mozaikte birleştiriyor. Her uydu farklı harita projeksiyonları, dosya formatları, sensörler ve tarama programları kullandığı için tutarlı bir küresel harita oluşturmak zordur. Google DeepMind'a göre mevcut küresel kompozitlerin çoğu uyumsuz özellikleri dışarıda bırakarak yalnızca dört veya daha az kanal sunuyor ya da birkaç saatte bir güncelleniyor.
SatWeave saatlik olarak güncelleniyor. Bu güncelleme hızı, WeatherNext 3'ün altı saatte bir yenilenen analiz verileriyle başlatılan modellerin aksine yeni küresel tahminler üretmesini sağlıyor. SatWeave için on yılı aşan bir tarihsel arşiv de yayımlanıyor. Veri kümesi WeatherNext 3'ün orta menzilli hava tahminlerinde kullanıldı; güneş enerjisi ve orman yangını izleme gibi tahmin uygulamaları için araştırma topluluğuyla keşfedilmek isteniyor.
PARDIG: yapay zeka tabanlı küresel yağış verisi
PARDIG, modelin yağış tahminlerini eğitmek için kullanılan yapay zeka tabanlı küresel bir yağış veri kümesidir. Sistem, WeatherNext 3'e benzer bir yapay zeka mimarisi üzerine kurulu. PARDIG, NASA Global Precipitation Measurement (GPM) Core Observatory'nin seyrek uzay radarı gözlemleriyle eğitildi. Girdi olarak SatWeave görüntülerini ve ECMWF'ten alınan atmosferik alanları kullanıyor.
PARDIG, 15 dakikalık zamansal çözünürlükte ve yaklaşık 10 kilometre mekansal çözünürlükte küresel yağış haritası üretiyor. Veri kümesi ortalama yaklaşık beş saat gecikmeyle güncelleniyor. PARDIG'in tarihsel arşivleri 1999 ile 2026 arasındaki verileri kapsıyor.
Google DeepMind, yer radarı ve yoğun yağış ölçer ağlarının yüksek kaliteli veri sağlasa da her bölgede mevcut olmadığını veya iyi kapsama sağlamadığını belirtiyor; PARDIG bu boşluğu doldurmak için geliştirildi.
Değerlendirme sonuçları ve erişim
PARDIG, ABD, Avrupa ve Japonya'daki üç kıtasal radar ağına karşı değerlendirildi. Değerlendirme dünya genelinde 36.000'den fazla hava istasyonunu kapsadı. Google DeepMind'a göre PARDIG, analiz edilen tüm yağış oranlarında NASA'nın IMERG-Final dahil önde gelen küresel temel modellerden daha iyi performans gösteriyor. Şirkete göre PARDIG, hafif-orta şiddetli yağışta saatlik yağış tespit becerisini IMERG-Final'e kıyasla %30'dan fazla artırıyor ve özellikle aşırı yağışı yakalamada etkili oldu. Google DeepMind, PARDIG'in yeryüzünün her yerinde güvenilir doğruluğa sahip olmasını bekliyor.
Her iki veri kümesinin tarihsel arşivleri ve canlı akışları erişime açıldı. SatWeave ve PARDIG'in canlı ve tarihsel veri kümeleri Google Cloud Storage üzerinde açıkça erişilebilir durumda. PARDIG'in tarihsel katalogları ayrıca Google Earth Engine'de de mevcut.
