Google DeepMind y Google Research han lanzado WeatherNext 3, un modelo meteorológico de IA que proporciona pronósticos globales a una resolución de 0.05° (~5 km) y se actualiza cada hora. El modelo aborda limitaciones anteriores utilizando mosaicos de satélites geoestacionarios en tiempo real para la inicialización en lugar del análisis de predicción numérica meteorológica retrasada, y se entrena directamente con observaciones crudas de estaciones meteorológicas.
- WeatherNext 3 es un transformador de malla de red generativa funcional que produce salidas multirresolución en una sola pasada hacia adelante: temperatura/punto de rocío a 0.05°, variables de superficie a 0.1° y campos atmosféricos a 0.25°.
- Se inicializa 24 veces al día, con ciclos sinópticos que se extienden hasta 15 días (360 horas) con 64 miembros del conjunto y ejecuciones horarias que cubren 48 horas.
- El entrenamiento de precipitación utiliza reanálisis ECMWF, IMERG de NASA y datos de satélite-radar de Google, logrando una mejora de hasta el 60% en CRPS frente a IMERG en tiempos de antelación tempranos.
- El modelo genera velocidad del viento a 100 m, distribuciones de nubes y componentes de irradiancia solar para la predicción de energías renovables.
Los datos de pronóstico están disponibles mediante BigQuery, Earth Engine y Cloud Storage previa solicitud de lista de permitidos, aunque los pesos no son de código abierto. Evaluaciones independientes de Brightband lo clasifican como el modelo meteorológico global más preciso hasta la fecha.