| 3 сен 2026 — 10:47 PT
Сегодня компания Google анонсировала WeatherNext 3 — свою «самую передовую и точную глобальную ИИ-модель прогнозирования погоды», которая немедленно найдет применение в Поиске и Gemini.
Другие ИИ-модели погоды (включая WeatherNext 2 от ноября 2025 года) «обучаются на данных моделей численного прогнозирования погоды (ЧПП)».
Хотя модели ЧПП полезны, они представляют собой сложные физические симуляции на суперкомпьютерах с задержкой данных в шесть часов. Эта задержка может приводить к погрешностям для быстро меняющихся переменных, таких как дождь или температура поверхности.
WeatherNext 3 использует «мозаику живых глобальных данных геостационарных спутников». Эта способность обучаться «напрямую на основе наблюдений в реальном времени» обеспечивает «постоянно обновляемое представление об атмосфере», что приводит к «своевременным и более локализованным прогнозам погодных явлений». Модель от Google DeepMind и Google Research способна генерировать «почасовые прогнозы с разным пространственным разрешением».
- Температура и влажность с разрешением 5 километров
- Наземные переменные с разрешением 10 километров
- Скорость ветра с разрешением 25 километров
Полезность прогноза часто сводится к детализации и тому, насколько точно он детализирует время и пространство.
По сравнению с сеткой WeatherNext 2 с шагом 25 километров и 6-часовыми интервалами, это обновление обеспечивает картину глобальной погоды, которая «примерно в пять раз резче».
Это важно, поскольку критические погодные условия развиваются быстро. Когда внезапно возникают штормы, фронты или системы осадков, наш цикл быстрого обновления и более высокое разрешение обеспечивают более ранние и детальные данные, необходимые для эффективного реагирования.
Google также заявляет о «значительном скачке в точности прогнозирования осадков», обучив WeatherNext 3 на «двух исключительно качественных источниках данных об осадках: спутниковых данных NASA Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) и нашем собственном глобальном реанализе осадков на основе спутниковых радаров».
В среднестрочных глобальных прогнозах оценки по базовым показателям демонстрируют улучшение показателя CRPS (Continuous Ranked Probability Score) до 60% по сравнению с IMERG, 30% для MRMS и 10% по сравнению с измерениями дождемеров для ранних сроков упреждения.
Другие преимущества включают в себя:
- «Этот прорыв особенно важен для регионов Латинской Америки, Африки и Азиатско-Тихоокеанского региона, которые исторически были обделены прогнозами высокого разрешения из-за огромных затрат на суперкомпьютеры для традиционных региональных моделей. Он предоставляет локализованное высокоточное прогнозирование миллиардам людей и местным предприятиям в этих районах».
- «Помимо улучшенного разрешения и частоты прогнозов, наша модель предлагает прогнозы, специально разработанные для производства возобновляемой энергии. Модель прогнозирует скорость ветра на высоте 100 метров (примерно на высоте турбины) для точного расчета выработки ветровой энергии, а также уровень облачности высокого разрешения и солнечной радиации, чтобы помочь солнечным электростанциям оценивать количество света, поступающего на землю».
Что касается преимуществ для рядовых пользователей, WeatherNext 3 внедряется в Google Поиск, Карты и приложение Gemini. По заявлению Google, стоит ожидать «кардинального улучшения долгосрочных прогнозов».
При планировании на день вперед или более пользователи увидят на 50% более точные прогнозы осадков — причем наибольшие улучшения будут заметны в регионах, где прогнозы исторически были менее надежными.