O Google DeepMind e o Google Research lançaram o WeatherNext 3, um modelo de clima baseado em IA que fornece previsões globais em resolução de 0.05° (~5 km) e se atualiza a cada hora. O modelo supera limitações anteriores ao utilizar mosaicos de satélites geoestacionários em tempo real para inicialização, em vez da análise atrasada de previsão numérica do clima, e treina diretamente com observações brutas de estações meteorológicas.
- WeatherNext 3 é um transformador de malha Functional Generative Network que produz saídas em múltiplas resoluções em uma única passagem direta: temperatura/ponto de orvalho em 0.05°, variáveis de superfície em 0.1° e campos atmosféricos em 0.25°.
- Ele é inicializado 24 vezes ao dia, com ciclos sinóticos que se estendem até 15 dias (360 horas) com 64 membros de ensemble e execuções horárias que cobrem 48 horas.
- O treinamento de precipitação utiliza reanálise do ECMWF, IMERG da NASA e dados de satélite-radar do Google, alcançando melhoria de até 60% no CRPS em relação ao IMERG nos primeiros tempos de previsão.
- O modelo fornece saída para velocidade do vento a 100 m, distribuições de nuvens e componentes de irradiação solar para previsão de energia renovável.
Os dados de previsão estão disponíveis via BigQuery, Earth Engine e Cloud Storage mediante solicitação de inclusão em lista de permissão, embora os pesos não sejam de código aberto. Avaliações independentes da Brightband o classificam como o modelo de clima global mais preciso até o momento.