В 2026 году прогнозирование гиперлокальной погоды по-прежнему остается сложной задачей, хотя оно влияет на всё: от цепочек поставок и спортивных мероприятий до туризма и производства энергии. Теперь Google заявляет, что его новейшая модель ИИ значительно улучшила эту способность.
Google DeepMind и Google Research представили WeatherNext 3 в четверг. Компания называет её своей самой передовой и точной глобальной ИИ-моделью погоды на сегодняшний день.
«Наша модель обучается непосредственно на основе наблюдений в реальном времени, что позволяет ей предоставлять своевременные и более локализованные прогнозы погодных явлений, которые больше всего влияют на людей», — говорится в пресс-релизе компании. «Используя необработанные спутниковые данные для создания прогноза каждый час с высоким разрешением, наша модель обеспечивает надежные прогнозы, доступные во всех продуктах Google по всему миру».
Использование спутниковых снимков в реальном времени с почасовым обновлением, по-видимому, стало большим прорывом для этой модели.
Для контекста, традиционные модели погоды полагаются на то, что известно как численное прогнозирование погоды. Эти модели используют атмосферные наблюдения, собранные из таких источников, как спутники, метеостанции и метеозонды, и запускают их через сложные физические симуляции на суперкомпьютерах для прогнозирования погоды.
ИИ-модели погоды, с другой стороны, могут генерировать прогнозы гораздо быстрее, но по-прежнему в значительной степени полагаются на данные, производимые этими традиционными системами. Google утверждает, что это может привести к задержке примерно на шесть часов, что затрудняет прогнозирование быстро меняющихся условий.
WeatherNext 3 использует другой подход, напрямую подавая наблюдения со спутников в реальном времени в модель ИИ наряду с данными традиционного анализа погоды. Она также обучается непосредственно на разреженных наблюдениях метеостанций. Это позволяет ей генерировать новый глобальный прогноз каждый час и предоставлять гораздо более локализованные прогнозы.
Для некоторых приповерхностных переменных, включая температуру и влажность, WeatherNext 3 создает прогнозы с разрешением до 5 километров. Это означает, что она может показывать, как погодные условия различаются на участках, расположенных в пяти километрах друг от друга. С разрешением 25 километров она делает прогнозы скорости ветра.
Это особенно важно в местах, где погода может значительно меняться на коротких расстояниях, например, на побережьях и в горных районах.
Кроме того, Google также утверждает, что WeatherNext 3 может обеспечить до 50% более точные прогнозы осадков, когда пользователи смотрят на день или более вперед.
Google заявляет, что эти улучшения могут быть особенно важны для частей Латинской Америки, Африки и Азиатско-Тихоокеанского региона, где высокодетализированное прогнозирование исторически было ограничено огромной стоимостью суперкомпьютеров, необходимых для запуска традиционных моделей.
WeatherNext 3 уже занимает первое место в Operational WeatherBench — независимом рейтинге, который ведет стартап в области прогнозирования погоды с помощью ИИ Brightband и сравнивает точность ведущих ИИ- и традиционных моделей погоды.
WeatherNext 3 также добавляет прогнозы, специально предназначенные для производства возобновляемой энергии. Модель прогнозирует скорость ветра на высоте 100 метров над землей, примерно на высоте ветряной турбины, а также облачность и солнечную радиацию, что может помочь операторам ветряных и солнечных электростанций оценить, сколько электроэнергии будут генерировать их объекты.
Начиная с четверга, Google заявляет, что WeatherNext 3 начнет обеспечивать работу погодных сервисов в Google Поиске, Gemini, Google Картах, API погоды Google Карт и Google Earth Engine.
Несмотря на эти заявления, Google по-прежнему рекомендует пользователям обращаться в местные метеорологические агентства или национальные метеослужбы для получения официальных прогнозов, предупреждений о суровой погоде и консультаций по общественной безопасности.
Google не сразу ответил на запрос о комментарии.
Всегда имейте в виду, что редакции могут придерживаться предвзятых взглядов в освещении новостей.
Автор – Bruce Gil
