WeatherNext 3: нова метеомодель Google долає межі роздільності та затримки

3 вересня 2026 року Google DeepMind і Google Research оголосили в офіційному блозі про глобальну метеорологічну модель WeatherNext 3, яку компанія називає своєю найдосконалішою і найточнішою. Нова система видає прогнози, що оновлюються щогодини, проти шести годин у WeatherNext 2, і забезпечує роздільність 5 км (0,05°) для приземних змінних, відкаліброваних за станціями (температура і точка роси), тоді як решта приземних змінних мають крок близько 10 км (0,1°), а атмосферні змінні на ізобаричних поверхнях — близько 25 км (0,25°). WeatherNext 2 працювала з роздільністю 25 км і оновленнями раз на шість годин.

За даними анонсу, для опадів CRPS покращується до 60% щодо супутникових даних NASA IMERG, на 30% щодо MRMS і на 10% щодо дощомірів у короткострокових прогнозах; для горизонтів від доби і далі компанія говорить про прогнози дощу, точніші до 50%. Технічна сторінка Google for Developers повідомляє про зниження до 50% за шкалою Брайєра і CRPS порівняно з базовими чисельними моделями (NWP), коли оцінювання проводиться за глобальними спостереженнями IMERG.

Стаття на arXiv (2609.03582) описує методологічну новизну: модель переініціалізується щогодини, приймаючи дані геостаціонарних супутників із низькою затримкою, замість того щоб виходити лише з даних аналізу, і вчиться напряму прогнозувати супутникові оцінки опадів, спостереження за тропічними циклонами та вимірювання наземних станцій. Згідно з анотацією, навчання на розріджених станційних даних дозволяє прогнозувати температуру і точку роси на висоті 2 м у будь-якій точці й будь-якої миті з урахуванням локальних географічних особливостей, причому автори заявляють про похибку суттєво меншу, ніж у конкурентних глобальних моделей, зокрема й на станціях, яких не було в навчанні.

TechCrunch повідомляє, що в рейтингу Operational WeatherBench WeatherNext 3 випереджає моделі Microsoft, NVIDIA, ECMWF і Національної метеослужби США. Сама Google посилається на цей незалежний рейтинг на підтвердження першості, хоча перевірити його напряму неможливо: дані підвантажуються через JavaScript і не вивантажуються у текстовому вигляді. До того ж ваги моделі закриті, а відсотки покращення за CRPS і шкалою Брайєра залишаються вимірюваннями автора моделі.

WeatherNext 3 не перша використовує сирі спостереження: WeatherMesh 6 від WindBorne включає їх із кінця 2025 року. У відповідь на запит TechCrunch Google заявляє про найвищу роздільність у глобальному масштабі, при цьому обидві моделі й далі залежать від національних метеорологічних наборів даних.

Нова модель живитиме кілька продуктів Google: Пошук, застосунок Gemini, Google Карти, Weather API у Maps Platform і Earth Engine. Самір Мерчант, senior staff engineer Google, заявив: “This is going to be the first time that some of the core variables feed and power a lot of the Google products”. Графік упровадження в кожному з продуктів поки не названо.

— Pixie