Google Research и Google DeepMind выпустили WeatherNext 3, новейшую версию системы прогнозирования погоды на базе искусственного интеллекта компании и, по словам Google, ее самую точную модель глобального прогноза. Объявлено 3 сентября, что система начнет передавать информацию о погоде в Поиск, Карты Google и Gemini и будет доступна предприятиям и исследователям через облачные платформы Google.

В отличие от правительственных суперкомпьютеров, которые на протяжении десятилетий составляли большую часть мировых прогнозов, WeatherNext 3 представляет собой модель глубокого обучения: она изучает закономерности непосредственно на основе наблюдений, а не на основе пошагового решения уравнений физики атмосферы. Google также заявляет, что это первая модель искусственного интеллекта, которая включает необработанные спутниковые наблюдения непосредственно в глобальный прогноз с высоким разрешением — утверждение, которое оспаривает по крайней мере один конкурент. Вот что изменилось и почему прогнозисты далеко за пределами Google внимательно следят за последними разработками ИИ в этой области.

Как ИИ сломал шаблон прогнозирования погоды

Традиционные прогнозы поступают от национальных агентств, таких как Национальная метеорологическая служба США и Европейский центр среднесрочных прогнозов погоды (ECMWF), чьи суперкомпьютеры обрабатывают математические уравнения, описывающие физику атмосферы. Эти системы удивительно точны, но дороги и сравнительно медленны.

Альтернатива глубокому обучению стала популярной после того, как в 2018 году ECMWF опубликовал архивные данные о погоде за более чем полвека, предоставив исследователям именно тот вид обучения, на котором процветают нейронные сети корпуса. «Погода хаотична, и поэтому небольшие различия действительно начинают сильно беспокоить», — сказал TechCrunch Ферран Алет, научный менеджер DeepMind. «Машинное обучение нацелено на проблему, которую мы действительно решаем, а именно аппроксимацию шумной физики на основе неполной информации и ограниченных вычислений, поэтому оно изучает закономерности на основе большого количества данных».

Острее, быстрее и гораздо чаще

WeatherNext 3 — более крупная модель, чем ее предшественница — в 2,4 раза больше параметров — и теперь она превосходит Operational WeatherBench от Brightband, независимый тест, который сравнивает системы прогнозирования искусственного интеллекта по температуре, скорости ветра и влажности. По данным TechCrunch, он превосходит конкурирующие модели глубокого обучения от Google, Microsoft, Nvidia и ECMWF, а также превосходит традиционные численные прогнозы, производимые Национальной метеорологической службой США и самими ECMWF.

Практические выгоды значительны:

  • Разрешение до 5 км для ключевых переменных, при этом большинство моделей ИИ прогнозируют территории площадью от 15 до 25 км. Декодер сообщает, что модель в пять раз детальнее, чем WeatherNext 2.
  • По оценкам Google, прогнозирование дождя улучшилось на 60 процентов по сравнению с WeatherNext 2, а 9to5Google приводит на 50 процентов более точные прогнозы осадков для собственных продуктов Google.
  • Почасовые прогнозы вместо стандартной шестичасовой каденции, поскольку модель может принимать спутниковые наблюдения, собранные в режиме реального времени каждый час.
  • Таргетинг на уровне станций. Это означает, что модель прогнозирует, какие именно метеостанции, а не только квадраты сетки, будут измерять.

«Идея многих приложений ИИ состоит в том, чтобы попытаться выполнять задачи как можно более комплексно», — рассказал TechCrunch Дэниел Ротенберг, ученый-атмосферник из Brightband. «Добавление возможности, позволяющей этой модели теперь также прогнозировать, скажем, то, что метеостанция аэропорта Денвера будет измерять ежечасно, просто приближает эту задачу прогнозирования к ядру».

Спор о необработанных спутниковых данных

Претензия Google на первенство опирается не только на архитектуру модели, но и на передачу данных. Большинство синоптиков с искусственным интеллектом по-прежнему обучаются и инициализируются на форматированных наборах аналитических данных, создаваемых государственными метеорологическими агентствами. WeatherNext 3 принимает необработанные спутниковые наблюдения напрямую, ежечасно — ближе, утверждает Google, к истинному усвоению данных.

Погодный стартап WindBorne, занимающийся искусственным интеллектом, возражает, что его собственная модель WeatherMesh 6 включает необработанные данные наблюдений с парка метеозондов и других источников с конца 2025 года. Отвечая на вопрос о споре, Google указал на глобальную точность своих прогнозов. Обе компании, отмечает TechCrunch, по-прежнему опираются на национальные наборы данных по частям трубопровода, поэтому полная прямая ассимиляция остается в стадии разработки для всего месторождения.

Где это увидят пользователи

«Это будет первый случай, когда некоторые из основных переменных питают и обеспечивают работу многих продуктов Google», — сказал TechCrunch Самир Мерчант, старший инженер Google. Информация о погоде в Поиске, Картах Google и Gemini будет опираться на результаты WeatherNext 3, предоставляя прогнозы, сгенерированные искусственным интеллектом, перед миллиардами пользователей, многие из которых никогда не узнают модель, стоящую за ними.

Почему это важно за пределами приложения

Экономика – это более важная история. Прогнозы ИИ производятся быстрее и дешевле по сравнению с ансамблями суперкомпьютеров, что делает полезные прогнозы доступными для регионов, которые никогда не могли себе это позволить. The Decoder сообщает, что наибольшую выгоду должны получить те части Африки, Латинской Америки и Азиатско-Тихоокеанского региона, где отсутствуют точные прогнозы. Билл Гейтс назвал прогнозирование погоды с помощью ИИ конкретным преимуществом развития, поскольку более качественные прогнозы повышают урожайность сельскохозяйственных культур в развивающихся странах, а Алет отмечает, что прогнозы ветра, дождя и облачности с более высоким разрешением могут сделать проекты возобновляемых источников энергии более надежными.

Метеорологические агентства в Европе и США уже внедряют модели ИИ в свои оперативные продукты. С WeatherNext 3 революция в области трансформеров, изменившая язык, незаметно стала двигателем повседневной погоды.

Будьте впереди ИИ

Исследования ИИ продвигаются быстро. Получите последние разработки в области искусственного интеллекта в одном месте.

Читать больше новостей об искусственном интеллекте →