Google DeepMind и Google Research выпустили WeatherNext 3 — новую модель прогнозирования погоды на основе искусственного интеллекта. По словам старшего инженера Самира Мерчанта, впервые базовые переменные прогноза напрямую питают крупные продукты Google: модель уже используется в Поиске, Google Картах и Gemini, а исследователям доступна на облачных платформах компании.
WeatherNext 3 показала результаты лучше ведущих конкурентов — моделей Microsoft, Nvidia и Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды — на бенчмарке Operational WeatherBench, разработанном стартапом Brightband. Модель также обошла традиционные прогнозы национальных метеослужб. Ключевые переменные WeatherNext 3 рассчитываются с разрешением 5 км, точность предсказания дождя выросла на 60% по сравнению с предыдущей версией, а прогноз выдаётся каждый час вместо стандартного шестичасового шага. Этому помогает возможность подключать спутниковые данные в реальном времени.
Руководитель отдела исследований DeepMind Ферран Альет пояснил, что машинное обучение подходит к прогнозу погоды иначе, чем классические системы: вместо того чтобы шаг за шагом вычислять зашумленную и хаотичную физику атмосферы, модель учит закономерности на огромных массивах данных. Представитель Brightband Дэниел Ротенберг отметил ещё одно новшество — WeatherNext 3 умеет строить прогноз для конкретной метеостанции, что приближает ИИ-предсказания к прикладным задачам. В качестве примера он привёл прогноз погоды для отдельного аэропорта.
В Google подчёркивают, что WeatherNext 3 стала первой глобальной моделью высокого разрешения, которая напрямую принимает необработанные спутниковые наблюдения. Схожие приёмы с конца 2025 года использует конкурент WindBorne, однако в DeepMind считают свой подход более комплексным.
