Google показала WeatherNext 3 для прогноза погоды по часам

Google DeepMind и Google Research представили WeatherNext 3, новую модель искусственного интеллекта для прогноза погоды. Компания говорит, что она точнее отслеживает изменения в атмосфере и будет использоваться в поиске, Google Maps и Gemini, а также на облачных платформах Google.

Google подчёркивает, что это первый раз, когда часть базовых переменных погоды начнёт напрямую питать сразу несколько продуктов компании. Старший инженер Google Самир Мерчант говорит, что данные модели будут работать не только в исследовательской среде, но и в пользовательских сервисах. Ранее Google показала модель для циклонов.

WeatherNext 3 уже показала лучший результат среди ведущих моделей, протестированных на Operational WeatherBench, системе сравнения прогнозов, которую сделала стартап-компания Brightband. В тестах учитывались температура, скорость ветра и влажность, а новая модель обошла не только разработки Google, Microsoft, Nvidia и Европейского центра среднесрочных прогнозов погоды, но и традиционные прогнозы Национальной метеослужбы США и ECMWF.

Как меняется погодное моделирование

Большинство прогнозов погоды по-прежнему строится на работе государственных суперкомпьютеров, которые просчитывают уравнения, описывающие физику атмосферы. Такие системы остаются точными, но требуют много денег и времени. После того как ECMWF в 2018 году выложил более полувека погодных данных, исследователи начали обучать модели, которые умеют давать прогноз быстрее и при сопоставимом качестве.

В DeepMind считают, что машинное обучение лучше подходит для задачи, где нужно восстанавливать шумную и неполную картину по ограниченным данным. Руководитель научной группы Ферран Алет говорит, что даже небольшие отклонения в атмосфере быстро накапливаются, поэтому моделям приходится работать с приближённой версией сложной физики.

Разработчики пытались закрыть слабые места ИИ-прогнозов. Такие системы нередко работают слишком грубо по площади, не слишком уверенно справляются с дождём и по-прежнему зависят от наборов данных, которые подготавливают госструктуры. WeatherNext 3, по словам Google, пытается решить все три проблемы сразу.

Что умеет WeatherNext 3

• На ключевых переменных модель работает с разрешением до 5 км.
• Качество прогноза дождя стало лучше на 60% по сравнению с WeatherNext 2.
• Прогнозы теперь можно получать каждый час, а не раз в шесть часов.
• Модель содержит в 2,4 раза больше параметров, чем предшественница.

Улучшения связаны с тем, как разработчики перестроили модель. WeatherNext 3 стала крупнее, а цели для decoder heads настроили так, чтобы ответы были полезнее. Ещё один шаг — обучение на данных конкретных метеостанций, а не только на усреднённых значениях по трёхмерной сетке.

Это важно для более точных прогнозов и для проверки модели на данных, которые можно считать эталонными. Атмосферный учёный Brightband Дэниел Ротенберг сказал, что такой подход приближает задачу к реальному применению, например к почасовому прогнозу для метеостанции в аэропорту Денвера.

Ещё один технический сдвиг связан с источниками данных. WeatherNext 3 умеет получать спутниковые наблюдения, поступающие в реальном времени каждый час. Google называет её первой ИИ-моделью, которая напрямую использует необработанные наблюдения для высокоточного глобального прогноза, хотя WindBorne утверждает, что его WeatherMesh 6 делает это с конца 2025 года. При этом обе модели всё ещё опираются на национальные погодные наборы данных, так что до полной прямой ассимиляции данных ещё далеко.

В Google также говорят, что за счёт скорости и невысокой стоимости такие модели уже находят место в продуктах метеослужб США и Европы. Компаниям и регионам, где дорогие датчики и суперкомпьютеры недоступны, это может дать более точные прогнозы без тяжёлой инфраструктуры. Для ветра, дождя и облачности более детальные данные, по словам Алета, пригодятся и в энергетических проектах на возобновляемых источниках.

WeatherNext 3 уже начинает попадать в сервисы Google, а для исследователей и пользователей она будет доступна и на облачных платформах компании. В Google этот запуск связывают с тем, что погода влияет на множество сценариев, от поиска информации до навигации и генеративных ответов Gemini.

CONTENT_ENDS_HERE