Google DeepMind представила WeatherNext 3 на архитектуре Functional Generative Network. По независимым замерам сервиса Brightband, это самая точная глобальная модель погоды.
В третьей версии отказались от тяжёлых физических симуляций численного прогноза. Вместо этого модель напрямую обрабатывает потоковые мозаики с геостационарных спутников и показания наземных метеостанций.
Новый прогноз можно генерировать каждый час. Одновременно разрешение температуры и влажности довели до сетки 5 × 5 км — в пять раз детальнее, чем у WeatherNext 2 с её сеткой 25 км.
С осадками тоже произошёл скачок. Обучение на спутниковых радарах и массивах NASA IMERG снизило вероятностную ошибку до 60%, поэтому модель точнее очерчивает границы штормовых фронтов.
Добавили показатели для возобновляемой энергетики: скорость ветра на высоте 100 метров, облачность и уровень солнечной радиации. Данные доступны через BigQuery, Earth Engine и Cloud Storage, а WeatherNext 3 уже работает в Google Search, приложении Gemini, Google Maps и Weather API.
Для погоды скорость обновления прогноза — почти такая же важная характеристика, как точность. Для рынка это может ускорить применение погодных моделей в бизнесе, а компании получат больше возможностей принимать решения на основе данных, которые обновляются каждый час.
