Google DeepMind та Google Research представили WeatherNext 3, нову модель штучного інтелекту, розроблену для покращення точності прогнозування погоди. Ця нова модель, представлена 3 вересня 2026 року, обіцяє надати чіткіші уявлення про зміни в атмосфері та частіші прогнози.
WeatherNext 3 є значним досягненням у метеорології, використовуючи технології глибокого навчання для покращення якості інформації про погоду, доступної через сервіси Google, включаючи Пошук, Google Maps та Gemini. Користувачі та дослідники також отримають доступ до цієї моделі через хмарні платформи Google.
За словами Саміра Мерчанта, старшого інженера Google, ця модель вперше інтегрує основні метеорологічні змінні в різні продукти Google.
У тестах, проведених на Operational WeatherBench, WeatherNext 3 виявилася найточнішою моделлю штучного інтелекту, перевершивши конкурентів з Microsoft, Nvidia та Європейського центру середньострокового прогнозування погоди (ECMWF). Вона перевершила традиційні прогнози з боку Національної метеорологічної служби США та ECMWF за ключовими показниками, такими як температура, швидкість вітру та вологість.
Традиційно прогнози погоди покладаються на суперкомп’ютери, що належать державі, які обробляють складні математичні рівняння для прогнозування погодних умов. Хоча ці системи досягли вражаючої точності, вони часто є дорогими та повільними у генеруванні прогнозів. Випуск понад п’ятдесяти років метеорологічних даних ECMWF у 2018 році спонукав дослідників глибокого навчання розробляти моделі, здатні швидко робити прогнози з порівнянною точністю.
Ферран Алет, менеджер наукових досліджень у DeepMind, зазначив, що хаотична природа погоди означає, що невеликі відмінності можуть мати значний вплив. Машинне навчання вирішує цю проблему, вивчаючи закономірності з великих наборів даних.
WeatherNext 3 вирішує кілька обмежень попередніх моделей прогнозування штучного інтелекту, включаючи їх широке охоплення та залежність від форматованих наборів даних з державних агентств. Нова модель може прогнозувати погодні умови з роздільною здатністю 5 км, значно покращуючи прогнози опадів на 60% у порівнянні зі своїм попередником WeatherNext 2 та пропонуючи погодні прогнози щогодини замість стандартних шести годин.
Ці покращення є результатом свідомих дизайнерських рішень, включаючи більшу модель з 2,4 рази більшою кількістю параметрів, ніж її попередник. Це дозволяє отримувати більш точні прогнози та покращену візуалізацію шляхів циклонів.
Крім того, WeatherNext 3 навчена надавати прогнози, специфічні для окремих метеорологічних станцій, що дозволяє отримувати більш детальні прогнози та краще оцінювати результати на основі фактичних даних.
Даніель Ротенберг, атмосферний вчений у Brightband, підкреслив важливість зв’язування завдань прогнозування з основними метеорологічними даними, що підвищує актуальність та точність моделі.
Здатність моделі генерувати більш часті прогнози пов’язана з її можливістю обробляти дані супутників у реальному часі щогодини. Цей підхід, що використовує сирі емпіричні спостереження замість оброблених даних з суперкомп’ютерів, має на меті забезпечити більш точні прогнози, хоча це представляє технічні виклики.
Хоча Google стверджує, що WeatherNext 3 є першою моделлю штучного інтелекту, яка включає сирі спостереження для глобальних прогнозів з високою роздільною здатністю, стартап WindBorne стверджує, що його модель WeatherMesh 6 використовує сирі спостереження з метеорологічних балонів з кінця 2025 року. Google зазначає, що її прогнози мають вищу роздільну здатність у глобальному масштабі, хоча обидві моделі все ще залежать від національних наборів даних для точних прогнозів.
Інтеграція штучного інтелекту в метеорологію набирає обертів, причому європейські та американські метеорологічні агентства вже використовують моделі штучного інтелекту у своїх прогнозах. Швидкість та економічна ефективність цих моделей можуть суттєво допомогти регіонам, які не мають доступу до високоякісних сенсорів та суперкомп’ютерів.
Білл Гейтс нещодавно підкреслив, що прогнозування погоди на основі штучного інтелекту є ключовою перевагою цієї технології, зазначивши, що покращені прогнози можуть підвищити врожайність у країнах, що розвиваються. Алет додав, що покращені прогнози вітру, дощу та хмарності можуть підвищити надійність проектів відновлювальної енергії.
Зрештою, Алет зазначив, що Google прагне надати користувачам цінну інформацію, велика частина якої пов’язана з погодними умовами.