Google DeepMind представила третье поколение глобальной метеорологической модели WeatherNext 3 на архитектуре Functional Generative Network. По независимым замерам сервиса Brightband, это самая точная глобальная модель погоды на сегодня. В новой версии отказались от тяжёлых физических симуляций численного прогноза — модель напрямую обрабатывает потоковые мозаики с геостационарных спутников и показания наземных метеостанций. Это позволило сократить цикл генерации прогноза до одного часа, повысить пространственное разрешение температуры и влажности до сетки 5 × 5 км и снизить вероятностную ошибку моделирования осадков на величину до 60%. Google DeepMind представила третье поколение глобальной метеорологической модели WeatherNext 3, построенной на архитектуре Functional Generative Network. По независимым замерам сервиса Brightband, это самая точная глобальная модель погоды на сегодня. В отличие от традиционных подходов, основанных на численном прогнозе и физических симуляциях атмосферы, WeatherNext 3 напрямую обрабатывает потоковые мозаики с геостационарных спутников и показания наземных метеостанций. Это позволяет обходить ряд ограничений классических моделей, которые требуют огромных вычислительных ресурсов и долгого времени на расчёт. Отказ от тяжёлых физических симуляций позволил сократить цикл генерации нового прогноза до одного часа. Пространственное разрешение температуры и влажности повышено до сетки 5 × 5 км, что в пять раз детальнее, чем у WeatherNext 2 с её сеткой в 25 километров. Существенный прогресс достигнут и в моделировании осадков — обучение на спутниковых радарах и массивах NASA IMERG снизило вероятностную ошибку на величину до 60%. Это даёт модели возможность точнее очерчивать границы штормовых фронтов без размытия, что критично для прогнозирования экстремальных явлений и локальных ливней. Отдельно в WeatherNext 3 добавили величины для возобновляемой энергетики: скорость ветра на высоте около 100 метров (примерно на уровне турбины), облачность и уровень солнечной радиации. Это позволяет энергокомпаниям лучше планировать выработку электроэнергии от ветряков и солнечных панелей, учитывая прогноз погоды с высоким разрешением. Данные доступны через BigQuery, Earth Engine и Cloud Storage. В Google Search, приложении Gemini, Google Maps и Weather API модель уже подключена, поэтому улучшения в точности прогнозов постепенно станут заметны обычным пользователям.