Точные прогнозы погоды для быстро меняющихся локальных условий всегда были сложной задачей для традиционных моделей на базе физических симуляций. Google DeepMind и Google Research представили WeatherNext 3 — самую модель ИИ, которая полностью меняет подход к предсказанию погоды, используя спутниковые данные в реальном времени для точности и оперативности.
Это глобальная ИИ-модель прогнозирования погоды, которая теперь доступна в публичной версии. Главное новшество: она использует спутниковые данные в реальном времени вместо традиционных физических симуляций. Прогнозы стали в пять раз чётче и обновляются каждый час.
Модель генерирует почасовые прогнозы с высоким разрешением. Для поверхностных переменных, таких как температура и влажность, разрешение достигает 5 километров, для других поверхностных — 10 километров, а для атмосферных (например, скорость ветра) — 25 километров. Это в пять раз точнее, чем у предыдущей модели WeatherNext 2, которая работала на сетке 25 километров с обновлением каждые шесть часов.
WeatherNext 3 обучается на мозаике живых геостационарных спутниковых данных, что обеспечивает непрерывное обновление информации об атмосфере. Это позволяет модели выпускать новые прогнозы каждый час, основываясь на самых свежих наблюдениях. В отличие от традиционных моделей, которые обучаются на данных численных прогнозов погоды (NWP) с шестичасовой задержкой, WeatherNext 3 напрямую использует разреженные данные с метеостанций, учитывая местные особенности рельефа. Это критически важно для регионов Латинской Америки, Африки и Азиатско-Тихоокеанского региона, где высокоточные прогнозы ранее были недоступны из-за дороговизны суперкомпьютеров.
Модель также предлагает специализированные прогнозы для чистой энергетики: предсказывает скорость ветра на высоте 100 метров (на уровне турбин) и уровень облачности/солнечной радиации для солнечных ферм. Точность прогнозирования осадков улучшилась благодаря обучению на высококачественных спутниковых данных NASA IMERG и собственном глобальном реанализе осадков Google: улучшение показателя CRPS до 60% по сравнению с IMERG для среднесрочных глобальных прогнозов.
Прогнозы WeatherNext 3 уже интегрированы в сервисы Google, включая Поиск, Gemini, Карты и Google Maps Platform Weather API. Данные доступны разработчикам и исследователям через BigQuery, Earth Engine и Cloud Storage. Для долгосрочных прогнозов точность осадков выросла до 50%, особенно в регионах, где исторически прогнозы были менее надёжными.
С WeatherNext 3 Google меняет подход к прогнозированию, переходя от ресурсоёмких физических симуляций к ИИ-моделированию на основе данных в реальном времени. Это делает высокоточные и часто обновляемые прогнозы доступными во всём мире, особенно в регионах, ранее ограниченных дороговизной традиционных суперкомпьютеров. Несмотря на уже проведённые независимые оценки Brightband, долгосрочную эффективность и точность модели предстоит подтвердить в ходе её широкой эксплуатации.