Google представила WeatherNext 3 для точніших прогнозів

Google DeepMind і Google Research показали WeatherNext 3 — AI-модель, яку планують інтегрувати в Search, Maps і Gemini.

Google DeepMind і Google Research представили нову AI-модель для прогнозування погоди WeatherNext 3. Компанія стверджує, що вона точніше відстежує зміни в атмосфері, швидше формує прогнози й уже найближчим часом почне впливати на погодну інформацію в продуктах Google.

Йдеться не лише про інструмент для синоптиків. Google планує використовувати WeatherNext 3 у Search, Google Maps і Gemini, а також відкрити доступ до моделі для користувачів і дослідників через хмарні платформи Google. Тобто це не окремий експеримент, а технологія, яка може дістатися до звичайних користувачів у повсякденних сервісах.

Поява такої моделі цікава ще й тому, що точність прогнозу погоди має цілком практичне значення — від щоденних планів до транспорту, енергетики й агросектору. І водночас це ще одна сфера, де AI-компанії намагаються довести перевагу своїх підходів.

WeatherNext 3 уже показала кращі результати в тестах

За даними Google, WeatherNext 3 показала найкращий результат серед провідних моделей, які тестували в Operational WeatherBench — інструменті для порівняння AI-прогнозів, створеному стартапом Brightband.

У цих тестах модель перевершила не лише інші deep-learning-рішення від Google, Microsoft, Nvidia та European Center for Medium-Range Weather Forecasting (ECMWF), а й традиційні прогнози від U.S. National Weather Service та ECMWF. Оцінювали температуру, швидкість вітру та вологість.

Саме це порівняння й привертає увагу. Погода — сфера, де навіть невелике підвищення точності може мати прямий ефект для людей і бізнесу.

WeatherNext 3 обіцяє вищу деталізацію і частіші оновлення

Google повідомляє, що нова модель має виправити одразу кілька слабких місць AI-прогнозування. Раніше такі системи часто працювали з надто грубою деталізацією, не надто добре справлялися з дощем і все ще залежали від форматованих даних, які готують державні метеослужби.

За словами дослідників, WeatherNext 3 може прогнозувати з роздільною здатністю до 5 км. Для порівняння, це точніше, ніж у багатьох попередніх AI-моделей, які працювали на ширших ділянках у 15–25 кв. км. Також Google каже, що якість оцінок для дощу покращилася на 60% порівняно з WeatherNext 2.

Є зміни й у частоті оновлень. Якщо стандартний прогноз зазвичай оновлюється раз на шість годин, то WeatherNext 3 може видавати погодинні прогнози.

Google говорить про роботу з даними в реальному часі

Одна з причин, чому WeatherNext 3 може оновлювати прогнози частіше, полягає в тому, що модель здатна використовувати супутникові дані про погоду, які надходять щогодини в реальному часі.

Google називає WeatherNext 3 першою AI-моделлю, яка напряму інтегрує сирі спостереження для високороздільного глобального прогнозу. Водночас стартап WindBorne заперечує унікальність цього підходу й каже, що його модель WeatherMesh 6 використовує сирі спостереження з кінця 2025 року. Google у відповідь наголосила, що її прогнози мають вищу роздільну здатність по всьому світу.

Як повідомляють Новини IT-PUB, обидві системи все ще залежать від національних метеоданих, тож до справжньої прямої обробки без проміжних форматів ще потрібно дійти. Це важливе обмеження: AI у прогнозуванні вже помітно просунувся, але повністю замінити класичну метеоінфраструктуру поки не може.

AI-прогнози цікавлять не лише науковців

У Google та DeepMind підкреслюють, що машинне навчання добре підходить для погоди саме тому, що атмосфера хаотична, а дані завжди неповні. За словами дослідника DeepMind Ferran Alet, модель вчиться знаходити закономірності у великому масиві даних і працювати з “наближеними” фізичними процесами, коли обчислювальні ресурси обмежені.

Цим пояснюється інтерес не лише з боку науки. Традиційні метеосистеми працюють на дорогих урядових суперкомп’ютерах і потребують багато часу, тоді як AI-моделі можуть бути швидшими й дешевшими. Саме тому є сподівання, що такі інструменти стануть корисними в регіонах, де якісна метеоінфраструктура занадто дорога.

У матеріалі також згадується, що Bill Gates назвав AI-прогнозування погоди важливою перевагою технології, зокрема для підвищення врожайності в країнах, що розвиваються. Ferran Alet, зі свого боку, сказав, що точніші прогнози вітру, дощу та хмарності можуть допомогти зробити проєкти відновлюваної енергетики надійнішими.

Google вбудовує AI-прогноз у свою екосистему

Хоча найбільше уваги зазвичай привертають великі мовні моделі, у метеорології теж відбувається помітний зсув у бік AI. Європейські та американські метеоагентства вже використовують такі системи у своїх прогнозах.

Для Google тут важлива не лише сама модель, а й спосіб її застосування. Компанія хоче вбудувати WeatherNext 3 у продукти, якими щодня користуються мільйони людей. Якщо модель справді працюватиме так, як заявляє Google, користувачі можуть отримувати точнішу та частішу погодну інформацію прямо в сервісах, до яких звикли звертатися щодня.

Але навіть у цій прикладній сфері AI поки не знімає всіх обмежень. Моделі стають точнішими, однак усе ще потребують даних, перевірки й подальшого розвитку. На цьому тлі запуск WeatherNext 3 виглядає не просто черговим дослідницьким анонсом, а спробою зробити прогноз погоди вбудованою частиною цифрової екосистеми Google.