DeepMind представила третье поколение модели прогноза погоды WeatherNext 3i. В отличие от предыдущих версий, опиравшихся на численные модели с шестичасовым запаздыванием данных, новая система напрямую обрабатывает потоковые данные с геостационарных спутников и наземных метеостанций в реальном времени.

Это позволило резко повысить детализацию прогноза — сетка сжалась с 25×25 км до 5×5 км, а цикл генерации нового прогноза сократился до одного часа. Модель уже работает в Google Поиске, Gemini, Google Maps и Weather API, то есть изменения затронут прогнозы погоды у миллионов пользователей.

• Модель построена на архитектуре Functional Generative Networki
• По независимым замерам сервиса Brightband, WeatherNext 3 — самая точная глобальная модель погоды на сегодня
• Точность прогнозов осадков выросла благодаря обучению на спутниковых радарах и данных NASA IMERGi: по данным Droider — точнее до 50%, по данным Machinelearning — вероятностная ошибка снижена до 60%
• Модель также использует данные наземных метеостанций, что критично для показателей вроде влажности, способной резко меняться от километра к километру
• Добавлены величины для возобновляемой энергетики: скорость ветра на высоте 100 метров (примерно высота турбины), облачность и уровень солнечной радиации
• Данные доступны через BigQuery, Earth Engine и Cloud Storage
• Сильнее всего точность прогноза выросла в регионах, где модели исторически работали хуже всего