Google Research și Google DeepMind au lansat WeatherNext 3, cea mai nouă versiune a sistemului de prognoză meteo AI al companiei și, după contul Google, cel mai precis model de prognoză globală de până acum. Anunțat pe 3 septembrie, sistemul va începe să introducă informații despre vreme în Căutare, Google Maps și Gemini și este disponibil pentru companii și cercetători prin platformele cloud ale Google.

Spre deosebire de supercalculatoarele guvernamentale care au produs cele mai multe prognoze ale lumii de zeci de ani, WeatherNext 3 este un model de învățare profundă: învață modele direct din observații, mai degrabă decât rezolvarea pas cu pas a ecuațiilor fizicii atmosferice. Google mai spune că este primul model de inteligență artificială care încorporează observații brute prin satelit direct într-o prognoză globală de înaltă rezoluție - o afirmație pe care cel puțin un concurent o contestă. Iată ce s-a schimbat și de ce meteorologii dincolo de Google urmăresc cu atenție cele mai recente evoluții AI în acest domeniu.

Cum AI a spart mucegaiul pentru prognoza meteo

Prognozele tradiționale provin de la agenții naționale, cum ar fi Serviciul Național de Meteorologie din SUA și Centrul European pentru Prognoze Meteorologice pe Interval Mediu (ECMWF), ale căror supercalculatoare macină prin ecuații matematice care descriu fizica atmosferei. Aceste sisteme sunt remarcabil de precise, dar scumpe și relativ lente.

Alternativa de învățare profundă a luat amploare după ce ECMWF a lansat mai mult de o jumătate de secol de date meteorologice arhivate în 2018, oferind cercetătorilor exact tipul de antrenament pe care rețelele neuronale se dezvoltă. „Vremea este haotică, așa că micile diferențe încep cu adevărat să se perturbe masiv”, a declarat Ferran Alet, manager de cercetare de la DeepMind, pentru TechCrunch. „Învățarea automată vizează problema pe care o rezolvăm cu adevărat, care este o fizică aproximativă zgomotoasă din informații incomplete și calcul finit, și astfel învață tipare din o mulțime de date”.

Mai clar, mai rapid și mult mai frecvent

WeatherNext 3 este un model mai mare decât predecesorul său – de 2,4 ori mai mulți parametri – și acum este în fruntea Operational WeatherBench al Brightband, un etalon independent care compară sistemele de prognoză AI privind temperatură, viteza vântului și umiditate. Potrivit TechCrunch, depășește modelele rivale de învățare profundă de la Google, Microsoft, Nvidia și ECMWF și depășește prognozele numerice tradiționale produse de Serviciul Național de Meteorologie din SUA și de ECMWF.

Câștigurile practice sunt substanțiale:

  • Rezoluție de până la 5 km pentru variabilele cheie, unde majoritatea modelelor AI prognozează zone de la 15 la 25 km. Decodorul raportează că modelul este de cinci ori mai detaliat decât WeatherNext 2.
  • Prognoza ploilor s-a îmbunătățit cu 60% față de WeatherNext 2 din evaluările Google, iar 9to5Google citează prognoze de precipitații cu 50% mai precise pentru produsele proprii Google.
  • Prognoze orare în loc de cadența standard de șase ore, deoarece modelul poate ingera observații prin satelit colectate în timp real în fiecare oră.
  • Direcționarea la nivel de stație, ceea ce înseamnă că modelul prezice ce anume stații meteo vor măsura — nu doar pătratele de grilă.

„Ideea, cu o mulțime de aplicații AI, este să încercăm să rulăm sarcini cât mai de la capăt la cap”, a declarat Daniel Rothenberg, un om de știință în domeniul atmosferei la Brightband, pentru TechCrunch. „Adăugarea unei capabilități în care acest model prezice acum, de exemplu, ceea ce stația meteo a aeroportului din Denver va măsura pe oră, doar conectează sarcina de prognoză mai aproape de nucleu”.

Disputa privind datele brute din satelit

Pretenția Google de a primi o primă se bazează atât pe instalațiile de date, cât și pe arhitectura modelului. Majoritatea prognozatorilor AI încă se antrenează și inițializează pe seturi de date de analiză formatate produse de agențiile meteorologice guvernamentale. WeatherNext 3 ingerează observații brute prin satelit direct, la fiecare oră – mai aproape, susține Google, de asimilarea reală a datelor.

Startup-ul meteorologic AI WindBorne spune că propriul său model WeatherMesh 6 a încorporat observații brute din flota sa de baloane meteorologice și din alte surse de la sfârșitul anului 2025. Întrebat despre dispută, Google a indicat soluționarea globală a prognozelor sale. Ambele companii, notează TechCrunch, se bazează în continuare pe seturi de date naționale pentru părți ale conductei, așa că asimilarea completă directă rămâne o activitate în curs pentru întregul domeniu.

Unde îl vor vedea utilizatorii

„Va fi pentru prima dată când unele dintre variabilele de bază alimentează și alimentează o mulțime de produse Google”, a declarat Samier Merchant, inginer senior la Google, pentru TechCrunch. Informațiile meteo din Căutare, Google Maps și Gemini se vor baza pe rezultatele WeatherNext 3, punând prognozele generate de AI în fața miliardelor de utilizatori - mulți dintre care nu vor cunoaște niciodată modelul din spatele lor.

De ce contează dincolo de aplicație

Economia este povestea cea mai mare. Prognozele AI sunt rapide și ieftine de produs în comparație cu ansamblurile de supercomputer, ceea ce pune previziunile utilizabile la îndemâna regiunilor care nu și-au putut permite niciodată. Decoderul raportează că părți din Africa, America Latină și Asia-Pacific care nu au prognoze precise ar trebui să înregistreze cele mai mari câștiguri. Bill Gates a citat prognoza meteo AI drept un beneficiu concret al dezvoltării, cu previziuni mai bune care îmbunătățesc recoltele recoltelor în țările în curs de dezvoltare, iar Alet observă că previziunile cu rezoluție mai mare a vântului, ploilor și norilor pot face proiectele de energie regenerabilă mai fiabile.

Agențiile meteorologice din Europa și SUA integrează deja modele AI în produsele lor operaționale. Cu WeatherNext 3, revoluția transformatoare care a remodelat limbajul a devenit în liniște motorul vremii de zi cu zi.

Rămâi înaintea AI

Cercetarea AI se mișcă rapid. Obțineți cele mai recente evoluții AI într-un singur loc.

Citiți mai multe știri AI →