Google DeepMind и Google Research представили WeatherNext 3 — новую глобальную модель прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта. Она обучается на спутниковых данных в режиме реального времени, обновляет прогноз каждый час и обеспечивает локальные расчеты с разрешением до 5 километров. Этот релиз усиливает глобальное соперничество на метеорологическом рынке, где китайские системы ИИ уже научились рассчитывать траектории тайфунов быстрее суперкомпьютеров с точностью до 30 минут.

Google утверждает, что WeatherNext 3 является самой точной глобальной моделью прогнозирования погоды среди систем на основе ИИ, ссылаясь на независимые оценки компании Brightband. В отличие от традиционных моделей численного прогнозирования, которые опираются на сложные физические симуляции с задержкой обновления до шести часов, новая система использует непосредственно спутниковые наблюдения в режиме реального времени.

«Наша модель обучается непосредственно на основе наблюдений в реальном времени, что позволяет ей предоставлять своевременные и более локализованные прогнозы по погодным явлениям, которые больше всего влияют на жизнь людей», — отметили в Google.

[see_also ids="694623"]

Одним из главных нововведений стала значительно более высокая детализация прогнозов. Если WeatherNext 2 работала с сеткой 25 километров и обновляла данные каждые шесть часов, то WeatherNext 3 формирует почасовые прогнозы, а температуру и влажность прогнозирует с разрешением 5 километров, другие приземные показатели — 10 километров, а атмосферные параметры — 25 километров.

В компании поясняют, что это позволяет точнее отслеживать локальные погодные изменения, особенно в прибрежных, горных и долинных районах, где температура и влажность могут существенно различаться даже на небольших расстояниях. Для этого модель также использует данные наземных метеостанций, даже если они расположены неравномерно.

Особое внимание Google уделила прогнозированию осадков, которое традиционно остается одной из самых сложных задач для глобальных моделей. Для обучения система использует данные спутниковой системы NASA IMERG и собственный глобальный реанализ осадков на основе спутниковых радаров. По данным Google, это позволило улучшить показатель CRPS — метрику оценки точности прогнозов — до 60 % по сравнению с IMERG, на 30 % по сравнению с MRMS и на 10 % по сравнению с данными наземных дождемеров для краткосрочных прогнозов.

[see_also ids="694611"]

WeatherNext 3 также получила функции для сектора чистой энергетики. Модель прогнозирует скорость ветра на высоте 100 метров — примерно на уровне ветротурбин, а также предоставляет данные об облачности и солнечном излучении, что помогает оценивать выработку солнечной энергии. В Google отмечают, что эти показатели могут помочь операторам электросетей более точно прогнозировать выработку электроэнергии и балансировать её с потреблением.

Отныне пользователи будут получать обновленные прогнозы через Google Поиск, Gemini, Google Maps, Google Maps Platform, Google Earth Engine, Google Weather Lab и Google Cloud. Компания утверждает, что точность долгосрочных прогнозов осадков в сервисах вырастет примерно на 50%, особенно в регионах, где ранее прогнозы были менее надежными.

В то же время Google подчеркивает, что WeatherNext 3 не заменяет официальные метеорологические службы. За предупреждениями об опасных погодных явлениях и рекомендациями по безопасности компания советует обращаться к национальным гидрометеорологическим органам.

Недавно Google выпустила обновление Android, которое добавило пять новых функций для смартфонов. Среди ключевых нововведений — интеграция модели Gemini с сервисом Find Hub для запоминания мест хранения вещей без использования Bluetooth-трекеров, инструмент Motion Assist для уменьшения укачивания во время поездок, а также функция Guided Vision в Gemini Live, которая описывает окружающую обстановку через камеру для людей с нарушениями зрения.