Google DeepMind и Google Research представили WeatherNext 3, самый продвинутый на данный момент глобальный погодный ИИ-модель, обладающий реальными данными спутникового снимка, ечасовыми обновлениями и пятукратно более высоким разрешением по сравнению с его предшественником. Независимые живые оценки, проведенные компанией Brightband, подтверждают его превосходную точность. Модель генерирует часовые прогнозы при множественных пространственных разрешениях—разрешение 5 километров для ключевых поверхностных переменных, таких как температура и влажность, 10 километров для других поверхностных переменных и 25 километров для атмосферных переменных, таких как скорость ветра. В отличие от предыдущих моделей, обученных на данных численного прогнозирования погоды (NWP) с задержкой в шесть часов, WeatherNext 3 обучается напрямую из сырых живых мозаик геостационарных спутников, что позволяет делать более своевременные и локализованные прогнозы. Он теперь интегрирован в Google Search, Gemini, Maps, Google Maps Platform и Cloud. WeatherNext 3 использует сеть функционального генеративного трансформера (FGN) для обработки реальных наблюдений и исторических данных, создавая плотные сеточные поля, дискретные трассы циклонов и нативные прогнозы уровня станции. Это достижение позволяет детально визуализировать местную топографию и быстро обновляться, что критически важно для отслеживания резких погодных изменений, таких как бури и системы осадков. Ключевые сущности: Компании: Google DeepMind, Google Research, Brightband