Google Research và Google DeepMind đã phát hành WeatherNext 3, phiên bản mới nhất của hệ thống dự báo thời tiết AI của công ty và theo tài khoản của Google, đây là mô hình dự báo toàn cầu chính xác nhất từ ​​trước đến nay. Được công bố vào ngày 3 tháng 9, hệ thống sẽ bắt đầu cung cấp thông tin thời tiết vào Tìm kiếm, Google Maps và Gemini, đồng thời có sẵn cho các doanh nghiệp và nhà nghiên cứu thông qua nền tảng đám mây của Google.

Không giống như các siêu máy tính của chính phủ đã tạo ra hầu hết các dự báo trên thế giới trong nhiều thập kỷ, WeatherNext 3 là một mô hình học sâu: nó học các mô hình trực tiếp từ các quan sát thay vì giải các phương trình vật lý khí quyển từng bước. Google cũng cho biết đây là mô hình AI đầu tiên kết hợp trực tiếp các quan sát vệ tinh thô vào dự báo toàn cầu có độ phân giải cao – một tuyên bố mà ít nhất một đối thủ cạnh tranh tranh cãi. Đây là những gì đã thay đổi và lý do tại sao các nhà dự báo ngoài Google đang theo dõi chặt chẽ những phát triển AI mới nhất trong lĩnh vực này.

AI đã phá vỡ khuôn mẫu dự báo thời tiết như thế nào

Dự báo truyền thống đến từ các cơ quan quốc gia như Cơ quan Thời tiết Quốc gia Hoa Kỳ và Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung bình Châu Âu (ECMWF), nơi các siêu máy tính xử lý các phương trình toán học mô tả tính chất vật lý của khí quyển. Những hệ thống này có độ chính xác đáng kể nhưng đắt tiền và tương đối chậm.

Giải pháp thay thế học sâu đã thành công sau khi ECMWF phát hành dữ liệu thời tiết được lưu trữ hơn nửa thế kỷ vào năm 2018, cung cấp cho các nhà nghiên cứu chính xác loại mạng lưới thần kinh tập thể đào tạo đang phát triển mạnh. Ferran Alet, nhà quản lý nhà khoa học nghiên cứu nhân viên tại DeepMind, nói với TechCrunch: “Thời tiết hỗn loạn và những khác biệt nhỏ thực sự bắt đầu gây nhiễu loạn lớn”. "Học máy nhắm vào vấn đề mà chúng tôi thực sự đang giải quyết, đó là vấn đề vật lý nhiễu gần đúng từ thông tin không đầy đủ và tính toán hữu hạn, do đó, nó học các mẫu từ rất nhiều dữ liệu."

Sắc nét hơn, nhanh hơn và thường xuyên hơn nhiều

WeatherNext 3 là mô hình lớn hơn so với phiên bản tiền nhiệm — thông số nhiều hơn 2,4 lần — và hiện đứng đầu Operational WeatherBench của Brightband, một chuẩn mực độc lập so sánh các hệ thống dự báo AI về nhiệt độ, tốc độ gió và độ ẩm. Theo TechCrunch, nó vượt trội so với các mô hình học sâu đối thủ từ Google, Microsoft, Nvidia và ECMWF, đồng thời đánh bại các dự báo số truyền thống do Dịch vụ thời tiết quốc gia Hoa Kỳ và chính ECMWF đưa ra.

Lợi ích thực tế là rất đáng kể:

  • Độ phân giải xuống tới 5 km cho các biến chính, trong đó hầu hết các mô hình AI dự báo trên các khu vực từ 15 đến 25 km. Bộ giải mã báo cáo mô hình chi tiết hơn năm lần so với WeatherNext 2.
  • Dự báo mưa được cải thiện 60% so với WeatherNext 2 theo đánh giá của Google và 9to5Google trích dẫn dự báo lượng mưa chính xác hơn 50% cho các sản phẩm của chính Google.
  • Dự báo hàng giờ thay vì nhịp 6 giờ tiêu chuẩn vì mô hình có thể sử dụng các quan sát vệ tinh được thu thập trong thời gian thực mỗi giờ.
  • Nhắm mục tiêu cấp trạm, nghĩa là mô hình dự đoán những gì các trạm thời tiết cụ thể — không chỉ các ô vuông — sẽ đo lường.

Daniel Rothenberg, một nhà khoa học khí quyển tại Brightband, nói với TechCrunch: “Ý tưởng, với rất nhiều ứng dụng AI, là cố gắng thực hiện các nhiệm vụ từ đầu đến cuối nhất có thể”. "Việc bổ sung một khả năng mà mô hình này hiện cũng có thể dự đoán, chẳng hạn như những gì trạm thời tiết của sân bay Denver sẽ đo lường hàng giờ, chỉ kết nối nhiệm vụ dự báo đó gần với cốt lõi hơn."

Tranh chấp dữ liệu vệ tinh thô

Tuyên bố của Google về vị trí đầu tiên dựa trên hệ thống dữ liệu cũng như kiến trúc mô hình. Hầu hết các nhà dự báo AI vẫn đào tạo và khởi tạo các bộ dữ liệu phân tích được định dạng do các cơ quan thời tiết của chính phủ tạo ra. WeatherNext 3 thu thập các quan sát vệ tinh thô trực tiếp, hàng giờ - gần hơn, Google lập luận, để đồng hóa dữ liệu thực sự.

Công ty khởi nghiệp thời tiết AI WindBorne phản bác rằng mô hình WeatherMesh 6 của riêng họ đã kết hợp các quan sát thô từ đội khinh khí cầu thời tiết và các nguồn khác kể từ cuối năm 2025. Khi được hỏi về tranh chấp, Google chỉ ra cách giải quyết toàn cầu cho các dự báo của mình. TechCrunch lưu ý rằng cả hai công ty vẫn dựa vào bộ dữ liệu quốc gia về các bộ phận của đường ống, vì vậy việc đồng hóa hoàn toàn trực tiếp vẫn là một công việc đang được tiến hành cho toàn bộ lĩnh vực.

Người dùng sẽ nhìn thấy nó ở đâu

Samier Merchant, một kỹ sư cấp cao của Google, nói với TechCrunch: “Đây sẽ là lần đầu tiên một số biến cốt lõi cung cấp và cung cấp năng lượng cho nhiều sản phẩm của Google”. Thông tin thời tiết trong Tìm kiếm, Google Maps và Gemini sẽ dựa trên đầu ra của WeatherNext 3, đưa các dự báo do AI tạo ra trước hàng tỷ người dùng — nhiều người trong số họ sẽ không bao giờ biết mô hình đằng sau chúng.

Tại sao nó lại quan trọng ngoài ứng dụng

Kinh tế là câu chuyện lớn hơn. Dự báo AI được thực hiện nhanh chóng và rẻ tiền so với các cụm siêu máy tính, giúp đưa ra dự báo có thể sử dụng được trong tầm tay của những khu vực chưa bao giờ có đủ khả năng chi trả. Bộ giải mã báo cáo rằng các khu vực ở Châu Phi, Châu Mỹ Latinh và Châu Á-Thái Bình Dương thiếu dự báo chính xác sẽ đạt được mức tăng lớn nhất. Bill Gates đã coi dự báo thời tiết bằng AI là một lợi ích phát triển cụ thể, với những dự báo tốt hơn sẽ cải thiện năng suất cây trồng ở các nước đang phát triển và Alet lưu ý rằng dự báo gió, mưa và đám mây có độ phân giải cao hơn có thể khiến các dự án năng lượng tái tạo trở nên đáng tin cậy hơn.

Các cơ quan khí tượng ở Châu Âu và Mỹ đã đưa các mô hình AI vào các sản phẩm hoạt động của họ. Với WeatherNext 3, cuộc cách mạng biến hình định hình lại ngôn ngữ đã âm thầm trở thành động cơ của thời tiết hàng ngày.

Đi trước AI

Nghiên cứu AI tiến triển nhanh chóng. Nhận những phát triển AI mới nhất ở cùng một nơi.

Đọc thêm tin tức về AI →