Google представив ШІ-модель WeatherNext 3 для точнішого прогнозу погоди

Підрозділ Google DeepMind спільно з Google Research анонсував третє покоління ШІ-моделі WeatherNext, призначеної для прогнозування погоди. Ключова особливість WeatherNext 3 — здатність формувати погодинні прогнози з просторовою роздільністю до 5 кілометрів, що помітно перевищує можливості попередньої версії, яка оновлювала дані лише раз на шість годин.

За даними розробників, найбільшого прогресу вдалося досягти у прогнозуванні опадів: показники точності WeatherNext 3 у цій категорії приблизно на 60% вищі порівняно з WeatherNext 2. Модель також збільшилася — кількість її параметрів зросла у 2,4 раза. Інженери навчили систему враховувати специфіку окремих метеостанцій, що дає змогу отримувати локалізованіші прогнози та зіставляти їх із реальними спостереженнями.

WeatherNext 3 використовує супутникові дані, що надходять майже в реальному часі. У Google називають її першою ШІ-моделлю, яка безпосередньо опрацьовує сирі спостереження для глобального прогнозу високої роздільності, хоча інші розробники також заявляють про схожі підходи.

У бенчмарку Operational WeatherBench модель показала найкращі результати серед сучасних систем за температурою, швидкістю вітру та вологістю. Вона також обійшла низку традиційних методів прогнозування, зокрема системи Національної метеорологічної служби США та Європейського центру середньострокових прогнозів погоди.

Google поступово впроваджує WeatherNext 3 у свої продукти: прогнози на її основі з'являться в Google Search, Google Maps і Gemini. Окрім того, модель стане доступною дослідникам і користувачам хмарних сервісів Google. У компанії зазначають, що точніші локальні прогнози можуть бути корисними для енергетики, сільського господарства та інших галузей, чутливих до погодних умов.