Искусственный интеллект Google даёт прогноз погоды с точностью до 5 км каждый час

Модели искусственного интеллекта для прогноза погоды развиваются с 2018 года, когда Европейский центр среднесрочных прогнозов (ECMWF) открыл более чем полувековой архив метеоданных. С тех пор Google, Microsoft, Nvidia и сам ECMWF строили конкурирующие модели, но все они упирались в три барьера: низкое пространственное разрешение, слабая точность по осадкам и зависимость от уже обработанных государственных датасетов. WeatherNext 3, по данным TechCrunch, заявлена как попытка решить все три проблемы одновременно.

Что именно измеряли?

Традиционные прогнозы погоды строятся на государственных суперкомпьютерах. Они решают математические уравнения, описывающие физику атмосферы. Такие системы точны, но дороги и медленны.

Модели на основе глубокого обучения (deep learning, раздел машинного обучения, где нейросеть сама находит закономерности в больших массивах данных) работают иначе: они учатся на десятилетиях архивных метеоданных и выдают прогноз за секунды вместо часов.

WeatherNext 3 оценивали на платформе Operational WeatherBench, созданной стартапом Brightband. Платформа сравнивает прогнозы разных моделей по ключевым переменным: температура, скорость ветра, влажность. Модель Google сопоставляли и с другими нейросетевыми моделями (от Microsoft, Nvidia, ECMWF), и с классическими прогнозами Национальной метеослужбы США и ECMWF.

«Погода хаотична, и малые различия быстро разрастаются до масштабных отклонений. Машинное обучение нацелено на ту задачу, которую мы реально решаем: приближённая зашумлённая физика при неполных данных и ограниченных вычислениях. Модель учится на паттернах из огромных массивов данных.» : Ферран Алет, руководитель группы научных исследований, DeepMind

Три главных результата

• Разрешение 5 км вместо 15-25 км. Разработчики «научили» модель прицельно прогнозировать погоду для конкретных метеостанций, а не усреднять данные по крупной 3D-ячейке. Это позволяет сверять прогноз с реальными показаниями приборов на земле.

• Прогноз осадков точнее на 60%. Дождь и снег всегда были слабым местом нейросетевых метеомоделей. В третьей версии качество прогноза осадков выросло на 60% по сравнению с WeatherNext 2.

• Обновление каждый час. Модель умеет напрямую «есть» сырые спутниковые данные в реальном времени. Стандарт для предыдущих моделей составлял обновление раз в шесть часов. Как отмечает Дэниел Ротенберг из Brightband, прогноз для конкретной метеостанции (например, аэропорта Денвера) на почасовой основе приближает задачу прогнозирования к конечному пользователю.

Примечательно, что стартап WindBorne заявляет: его модель WeatherMesh 6 работает с сырыми наблюдениями (в том числе с собственных метеозондов) с конца 2025 года. Google в ответ указала, что её прогнозы охватывают весь мир в более высоком разрешении. При этом обе модели пока зависят от государственных метеодатасетов, полностью автономная обработка «сырых» данных остаётся нерешённой задачей.

Что это даёт лично вам?

Авторам Дзена и контент-маркетологам. Google заявила, что WeatherNext 3 будет «питать» данными поиск, Google Maps и Gemini. Это значит: прогноз погоды, который вы или ваши читатели видите в поисковой выдаче Google, станет детальнее. Для авторов, пишущих о путешествиях, дачном сезоне, спорте на открытом воздухе, прогноз с разрешением 5 км вместо 15-25 км позволит давать читателям конкретные рекомендации по районам, а не по целым областям. В Gemini можно будет спрашивать погоду для конкретной локации и получать ответ точнее, чем у типичного виджета.

Предпринимателям, работающим с логистикой и сельским хозяйством. Билл Гейтс, по данным TechCrunch, назвал прогнозирование на основе искусственного интеллекта критически полезной технологией для повышения урожайности. Исследователь DeepMind Ферран Алет отметил, что точный прогноз ветра, осадков и облачности повышает надёжность проектов в возобновляемой энергетике. Для России, где сельское хозяйство и ветрогенерация завязаны на резкие перепады погоды, почасовой прогноз с разрешением до 5 км меняет качество оперативных решений.

Пользователям в РФ и СНГ. Google-поиск и Google Maps доступны в России, а Gemini работает через VPN. Из российских аналогов прогноза на основе искусственного интеллекта можно отметить «Яндекс Погоду», которая также использует нейросети, однако Google пока не раскрыла, в каких регионах WeatherNext 3 запустится первой и будет ли русскоязычный поиск в числе приоритетных.

Факт в том, что суперкомпьютерные прогнозы создавались десятилетиями и обходились государствам в миллиарды, а нейросеть выдаёт сопоставимый результат за секунды и на коммерческом облаке. Google не раскрыла ни стоимость инференса (инференс, это процесс, когда обученная модель выдаёт результат на новых данных), ни график запуска по странам, поэтому для пользователей в России пока остаётся вопрос «когда», а не «если».

По данным TechCrunch