По сообщению Google (сентябрь 2026 г.). Даты запуска, доступность функций и сравнительные результаты ниже относятся к этому сообщению и отражают данные разработчика. Первоисточник.
Представляем WeatherNext 3 — нашу самую совершенную и точную глобальную модель погодного ИИ
Наша флагманская модель прогнозирования погоды на базе ИИ теперь использует данные спутников в реальном времени, обновляется ежечасно, работает с более высоким разрешением, даёт точные прогнозы осадков и включает переменные для возобновляемой энергетики. Она уже интегрирована в Поиск, Gemini, Карты, платформу Google Maps и Google Cloud.
Google представила WeatherNext 3 — продвинутую модель погодного ИИ, которая обеспечивает более точные, высокоразрешённые прогнозы, используя данные спутников в реальном времени вместо традиционных физических симуляций. Это обновление предоставляет локализованные почасовые прогнозы, которые примерно в пять раз четче, чем у предыдущих версий, и приносит значительные улучшения для сельского хозяйства, возобновляемой энергетики и повседневного планирования. Эти улучшенные прогнозы уже доступны прямо в Google Поиске, Картах и Gemini, а также их можно интегрировать в собственные проекты через Google Cloud.
Краткие тезисы:
- Мы теперь предоставляем почасовые прогнозы в высоком разрешении, которые в пять раз резче, чем раньше.
- Модель использует спутниковые данные в реальном времени для отслеживания быстро меняющейся погоды с высокой точностью.
- Существенно улучшены прогнозы дождя и снега, что помогает увереннее планировать день.
- Обновления внедряются в приложениях Google, чтобы помочь всем принимать более обоснованные решения.
Каждый день погода влияет на миллиарды решений. Некоторые из них просты — взять зонт перед выходом из дома — но есть и куда более существенные: ветер, дождь и экстремальные погодные явления, такие как волны тепла и засухи, оказывают каскадное воздействие на сельское хозяйство, глобальные цепочки поставок, производство чистой энергии и национальные экономики.
В последние годы ИИ преобразил прогнозирование погоды, используя исторические записи для более быстрых и точных предсказаний по сравнению с традиционными методами. Тем не менее предсказать очень локальную и быстро меняющуюся погоду оставалось сложной задачей. Предыдущие модели часто не имели достаточного пространственного разрешения и испытывали трудности с интеграцией оперативных данных от спутников и других источников.
Сегодня Google DeepMind и Google Research представляют WeatherNext 3 — наиболее совершенную и точную глобальную модель погоды на текущий момент, согласно независимым живым оценкам Brightband. Наша модель обучается непосредственно на наблюдениях в реальном времени, что позволяет выдавать своевременные и более локализованные прогнозы по погодным явлениям, которые наиболее важны для людей. Используя необработанные спутниковые данные для формирования прогноза каждый час в высоком разрешении, модель делает надёжные прогнозы доступными по всему миру в продуктах Google.
Быстрое прогнозирование погоды с беспрецедентным разрешением
Полезность прогноза во многом определяется детализацией и тем, насколько тонко он разрешает временные и пространственные масштабы. WeatherNext 3 генерирует почасовые прогнозы на нескольких пространственных разрешениях, сохраняя физическую согласованность от широкомасштабных глобальных ветровых паттернов до локальной топографии.
С WeatherNext 3 мы визуализируем ключевые поверхностные переменные — такие как температура и влажность — с разрешением 5 километров, другие поверхностные переменные — с разрешением 10 километров, а атмосферные переменные, например скорость ветра, — с разрешением 25 километров. В целом это обеспечивает глобальную картину погоды примерно в пять раз более детализированную, чем у нашей предыдущей модели WeatherNext 2, которая давала прогнозы на сетке 25 километров с шагом в 6 часов.
Реальные данные в непрерывном глобальном масштабе
Крупнейший шаг вперёд WeatherNext 3 заключается в данных, на которых она обучается. Большинство моделей погодного ИИ, включая WeatherNext 2, обучаются на данных численного прогноза погоды (NWP). Эти модели полезны, но представляют собой сложные физические симуляции, выполняемые на суперкомпьютерах, и имеют задержку в шесть часов. Такая задержка может приводить к искажениям для быстро меняющихся величин, таких как осадки или температура поверхности.
Поглощая мозаику оперативных глобальных геостационарных спутниковых данных, наша новая модель получает богатое, постоянно обновляющееся представление об атмосфере. Это позволяет модели генерировать новый прогноз каждый час, опирающийся на самые свежие доступные спутниковые наблюдения, с разрешением до 5 километров.
Это важно, потому что критическая погода развивается быстро. Когда возникают штормы, фронты или системы осадков, наш быстрый цикл обновлений и более высокое разрешение дают более ранние и детальные сведения, необходимые для эффективного реагирования.
Некоторые переменные, такие как температура и влажность, могут сильно меняться всего за несколько километров, что особенно актуально для сообществ у побережий, в долинах или в горах. Традиционные модели испытывают в этих условиях трудности, поскольку они обучаются на представлениях атмосферы с недостаточной детализацией и пропускают экстремальные локальные вариации.
Чтобы учесть это, WeatherNext 3 обучается напрямую на разреженных наблюдениях метеостанций. Это даёт возможность формировать глобальные прогнозы на сетке 5 километров с учётом региональных особенностей, таких как топография.
Этот прорыв особенно важен для регионов Латинской Америки, Африки и Азиатско-Тихоокеанского региона, которые исторически были недообслужены высокоразрешёнными прогнозами из-за огромных затрат суперкомпьютерных моделей. Он приносит локализованное, высокоточное прогнозирование миллиардам людей и местному бизнесу в этих областях.
Кроме улучшенного разрешения и частоты обновлений, наша модель вводит прогнозы, специально разработанные для производства возобновляемой энергии. Модель предсказывает скорость ветра на высоте примерно 100 метров (уровень ветротурбин) для более точной оценки выработки ветроэнергетики, а также высокоразрешённое покрытие облачностью и уровни солнечной радиации, чтобы помочь солнечным фермам оценивать, сколько света поступит на поверхность.
Эти данные критичны для глобального планирования чистой энергетики, позволяя операторам сетей и разработчикам возобновляемых источников точно прогнозировать, сколько энергии произведут их объекты, и согласовывать это с потребительским спросом.
Прогнозирование осадков с прорывной точностью
Глобальные модели погоды традиционно испытывают трудности с точным прогнозированием осадков. Системы дождя и снега зависят от быстро движущихся облачных процессов на очень мелких масштабах, которые трудно точно моделировать с помощью традиционных физических симуляций. В результате прогнозы ИИ нередко дают размытые оценки или пропускают границы сильных штормов вовсе.
Чтобы решить эту проблему, мы обучаем модель на двух исключительно качественных источниках данных по осадкам: спутниковом продукте NASA Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) и нашей собственной глобальной реанализной базе осадков, основанной на спутниковом радаре.
Результат — значительный скачок в точности прогнозирования осадков. В среднесрочных глобальных прогнозах сравнение с базовыми оценками показывает улучшение по метрике Continuous Ranked Probability Score (CRPS) до 60% относительно IMERG, до 30% для MRMS и до 10% относительно измерений по дождемерам на ранних горизонтах прогноза.
Исследования, применённые по всей экосистеме
Наша главная цель — развивать погодную аналитичность, делая её универсально полезной — будь то для спасателя, отслеживающего внезапные сдвиги ветра, авиадиспетчера, планирующего маршруты, или фермера, управляющего посевами.
Чтобы вывести эти достижения из лаборатории в реальный мир, мы интегрируем WeatherNext 3 в основную экосистему Google и за её пределами:
- Данные прогнозов в высоком разрешении: мы предоставляем глобальные прогнозы погоды, обновляемые ежечасно и готовые к интеграции в рабочие процессы без настройки модели. Это позволяет исследователям, разработчикам и предприятиям запрашивать данные в BigQuery и Earth Engine или скачивать их массово из Google Cloud Storage.
- Доступность по всему миру: WeatherNext 3 начнёт питать погодные сервисы в Google Поиске, приложении Gemini, Google Картах, Weather API платформы Google Maps и Google Earth Engine уже сегодня. Обновление существенно улучшает долгосрочные прогнозы. При планировании на день и более вперёд пользователи увидят до 50% более точные прогнозы осадков — с наибольшими улучшениями в регионах, где прогнозы исторически были менее надёжны. Так что при сборе вещей для уикенда или выборе лучшего дня для активного отдыха вы получите более точные предсказания, которые помогут спланировать действия.
Атмосфера всегда будет сохранять некоторую степень непредсказуемости. Тем не менее, обучаясь на наблюдениях из реального мира и обходя традиционные ограничения моделирования, WeatherNext 3 приближает нас к будущему, где прогнозы действительно соответствуют тому, что происходит на земле.
Для официальных метеопрогнозов, предупреждений о серьёзной погоде и рекомендаций по безопасности населения обращайтесь к своему местному метеорологическому агентству или национальной службе погоды.
Просмотрите Weather Lab, чтобы увидеть визуализацию WeatherNext 3 в реальном времени.
Смотрите, как WeatherNext 3 ранжируется в независимых живых таблицах лидеров от Brightband.