Google DeepMind и Google Research выпустили WeatherNext 3, модель ИИ для прогнозирования погоды, которая предоставляет глобальные прогнозы с разрешением 0.05° (~5 км) и обновляется каждый час. Модель устраняет предыдущие ограничения за счёт использования живых мозаик геостационарных спутников для инициализации вместо запаздывающего анализа численного прогнозирования погоды, а также обучается непосредственно на необработанных наблюдениях метеостанций.
- WeatherNext 3 — это функциональная генеративная сеть mesh transformer, которая выдаёт многоуровневые выходные данные за один прямой проход: температура/точка росы с разрешением 0.05°, поверхностные переменные с разрешением 0.1° и атмосферные поля с разрешением 0.25°.
- Инициализация происходит 24 раза в сутки, синоптические циклы охватывают период до 15 дней (360 часов) с 64 членами ансамбля, а почасовые прогнозы покрывают 48 часов.
- Обучение на осадках использует реанализ ECMWF, IMERG от NASA и спутниковые радарные данные Google, достигая улучшения CRPS до 60% по сравнению с IMERG на ранних горизонтах прогнозирования.
- Модель выдаёт скорость ветра на высоте 100 м, распределение облаков и компоненты солнечной инсоляции для прогнозирования возобновляемой энергетики.
Данные прогнозов доступны через BigQuery, Earth Engine и Cloud Storage после запроса в allowlist, хотя веса модели не являются открытыми. Независимые оценки от Brightband классифицируют её как самую точную глобальную модель погоды на сегодняшний день.