Google DeepMind и Google Research представили новую ИИ-модель для прогнозирования погоды WeatherNext 3. Она начнет использоваться в поиске Google, Google Maps и Gemini, а также будет доступна пользователям и исследователям через облачные платформы компании.
WeatherNext 3 превосходит предыдущие модели глубокого обучения от Google, Microsoft, Nvidia и Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды, а также традиционные прогнозы Национальной метеорологической службы США. Тестирование проводилось на Operational WeatherBench — платформе для сравнения метеопрогнозов. Модель оценивает температуру, скорость ветра и влажность с более высокой точностью. Новинка устраняет три главных ограничения прежних ИИ-моделей. Она выдает прогнозы с разрешением до 5 км, вместо прежних 15–25 км. Оценка осадков улучшена на 60% по сравнению с WeatherNext 2. Вместо стандартного шага в шесть часов модель формирует почасовые прогнозы.
Улучшения достигнуты за счет нескольких технических решений. WeatherNext 3 содержит в 2,4 раза больше параметров, чем предшественница, а также дообучена под конкретные метеостанции. Модель способна обрабатывать данные метеорологических спутников, поступающие ежечасно, и использовать их в качестве необработанных наблюдений. По заявлению Google, это первая ИИ-модель, которая напрямую использует необработанные данные наблюдений для создания глобального прогноза с высоким разрешением. При этом WeatherNext 3 пока частично опирается на национальные наборы погодных данных, поэтому для полной интеграции прямых наблюдений потребуется дополнительная работа. Отмечается, что скорость и низкая стоимость ИИ-прогнозов могут быть особенно важны для регионов, где традиционная метеорологическая инфраструктура слишком дорога.
Более точные прогнозы ветра, дождя и облачности также помогут в планировании возобновляемой энергетики. Исследователи считают, что развитие ИИ в метеорологии постепенно приближает задачу прогнозирования к реальным запросам пользователей. Новые модели позволяют быстрее получать детализированную информацию о погоде и лучше готовиться к неблагоприятным условиям.