Подразделения Google DeepMind и Google Research презентовали алгоритм WeatherNext 3, предназначенный для глобального прогнозирования погоды. В отличие от прошлых разработок, обучавшихся на устаревающих численных физических симуляциях с шестичасовой задержкой, свежая версия анализирует данные с геостационарных спутников и наземных метеостанций в реальном времени. Это позволяет генерировать обновленный прогноз каждый час, обеспечивая высокую точность отображения быстро меняющихся метеоусловий.
Детализация поверхности достигает 5 км для ключевых параметров, таких как температура и влажность, 10 км для остальных поверхностных показателей и 25 км для атмосферных процессов, включая скорость ветра. Подобная детализация дает пятикратную четкость по сравнению с предыдущей модификацией WeatherNext 2. Разработка обеспечивает точное прогнозирование для регионов со сложным рельефом, прибрежных зон, а также территорий Латинской Америки, Африки и Азиатско-Тихоокеанского региона.
Особое внимание уделено осадкам и зеленой энергетике. Обучение на спутниковых радарах и базах NASA повысило точность расчета дождей и снегопадов до 60%. Для объектов возобновляемой энергетики система рассчитывает скорость ветра на высоте 100 метров, уровень облачности и солнечную радиацию, помогая операторам планировать выработку энергии.
Технология уже интегрируется в сервисы Google Search, Gemini, Google Maps, а также доступна разработчикам и исследователям через Google Cloud, BigQuery и Earth Engine.
