Google DeepMind und Google Research haben WeatherNext 3 vorgestellt, das aktuell das fortschrittlichste globale Wetter-KI-Modell ist und über Echtzeit-Satellendaten, stündliche Aktualisierungen und ein fünfmal höheres Maß an Auflösung als seinen Vorgänger verfügt. Unabhängige Live-Bewertungen durch Brightband bestätigen dessen überlegene Genauigkeit. Das Modell generiert stündliche Vorhersagen in mehreren räumlichen Auflösungen—5-Kilometer-Auflösung für wichtige Oberflächenvariablen wie Temperatur und Feuchtigkeit, 10 Kilometer für andere Oberflächenvariablen und 25 Kilometer für atmosphärische Variablen wie Windgeschwindigkeit.

Anders als bei vorherigen Modellen, die auf sechs-stündigen Verzögerungsdaten numerischer Wettervorhersagen (NWP) trainiert wurden, lernt WeatherNext 3 direkt aus rohen, live Echtzeit-Geostationär-Satellitenmosaiken, wodurch zeitnahe und lokalisierte Vorhersagen möglich sind. Es ist jetzt in Google Search, Gemini, Maps, Google Maps Platform und Cloud integriert. WeatherNext 3 verwendet ein Functional Generative Network (FGN) Mesh-Transformer-Modell, um Echtzeitbeobachtungen und historische Daten zu verarbeiten und dichte Gitterfelder, diskrete Zyklonenachbaren und native stationsbasierte Vorhersagen zu erzeugen.

Dieser Fortschritt ermöglicht eine detaillierte Visualisierung der lokalen Topografie und schnelle Updates, die entscheidend für die Verfolgung plötzlicher Wetteränderungen wie Stürmen und Niederschlagssystemen sind.