Google представила WeatherNext 3: ШІ-модель прогнозує погоду щогодини з точністю до 5 кілометрів

Google DeepMind і Google Research представили WeatherNext 3 — нову глобальну модель прогнозування погоди на основі штучного інтелекту. Вона навчається на супутникових даних у реальному часі, оновлює прогноз щогодини та забезпечує локальні розрахунки з роздільною здатністю до 5 кілометрів. Реліз посилює глобальне суперництво на метеорологічному ринку, де китайські системи ШІ вже навчилися вираховувати траєкторії тайфунів швидше за суперкомп'ютери з точністю до 30 хвилин.

Google стверджує, що WeatherNext 3 є найточнішою глобальною моделлю прогнозування погоди серед систем на основі ШІ, посилаючись на незалежні оцінки компанії Brightband. На відміну від традиційних моделей чисельного прогнозування, які покладаються на складні фізичні симуляції із затримкою оновлення до шести годин, нова система використовує безпосередньо супутникові спостереження в реальному часі.

“Наша модель навчається безпосередньо на основі спостережень у реальному часі, що дозволяє їй надавати своєчасні й більш локалізовані прогнози щодо погодних явищ, які найбільше впливають на життя людей”, — зазначили в Google.

ВАС ЗАЦІКАВИТЬ

Google навчила Gemini “дивитися” відео вибірково: аналіз став на 66% дешевшим

Одним із головних нововведень стала значно вища деталізація прогнозів. Якщо WeatherNext 2 працювала із сіткою 25 кілометрів і оновлювала дані кожні шість годин, то WeatherNext 3 формує погодинні прогнози, а температуру та вологість прогнозує з роздільною здатністю 5 кілометрів, інші приземні показники — 10 кілометрів, а атмосферні параметри — 25 кілометрів.

У компанії пояснюють, що це дозволяє точніше відстежувати локальні погодні зміни, особливо в прибережних, гірських і долинних районах, де температура та вологість можуть суттєво відрізнятися навіть на невеликих відстанях. Для цього модель також використовує дані наземних метеостанцій, навіть якщо вони розташовані нерівномірно.

Окрему увагу Google приділила прогнозуванню опадів, яке традиційно залишається одним із найскладніших завдань для глобальних моделей. Для навчання система використовує дані супутникової системи NASA IMERG та власний глобальний реаналіз опадів на основі супутникових радарів. За даними Google, це дозволило покращити показник CRPS — метрику оцінки точності прогнозів — до 60% порівняно з IMERG, на 30% порівняно з MRMS і на 10% порівняно з даними наземних дощомірів для короткострокових прогнозів.

ВАС ЗАЦІКАВИТЬ

Google представила конкурента Canva на базі ШІ: Google Pics дозволить створювати дизайн за промптами

WeatherNext 3 також отримала функції для сектору чистої енергетики. Модель прогнозує швидкість вітру на висоті 100 метрів — приблизно на рівні вітротурбін, а також надає дані про хмарність і сонячне випромінювання, що допомагає оцінювати виробіток сонячної енергії. У Google зазначають, що ці показники можуть допомогти операторам електромереж точніше прогнозувати генерацію та балансувати її зі споживанням.

Відтепер користувачі отримуватимуть оновлені прогнози через Google Пошук, Gemini, Google Maps, Google Maps Platform, Google Earth Engine, Google Weather Lab і Google Cloud. Компанія стверджує, що точність довгострокових прогнозів опадів у сервісах зросте приблизно на 50%, особливо в регіонах, де раніше прогнози були менш надійними.

Водночас Google наголошує, що WeatherNext 3 не замінює офіційні метеорологічні служби. За попередженнями про небезпечні погодні явища та рекомендаціями щодо безпеки компанія радить звертатися до національних гідрометеорологічних органів.

Нещодавно Google випустила оновлення Android, яке додало п'ять нових функцій для смартфонів. Серед ключових нововведень — інтеграція моделі Gemini із сервісом Find Hub для запам'ятовування місць зберігання речей без використання Bluetooth-трекерів, інструмент Motion Assist для зменшення захитування під час поїздок, а також функція Guided Vision у Gemini Live, що озвучує оточення через камеру для людей із порушеннями зору.