Google зажигает WeatherNext 3 с почасовыми прогнозами с разрешением до 5 км

Google DeepMind и Google Research представили WeatherNext 3 — по словам компании, её самую передовую и точную глобальную погодную модель на сегодняшний день. Система генерирует новый прогноз каждый час с разрешением до 5 километров и уже начала использоваться для предоставления прогнозов погоды в продуктах Google.

Ключевые приземные переменные, такие как температура и влажность, прогнозируются с разрешением 5 километров, другие приземные переменные — с разрешением 10 километров, а атмосферные переменные, такие как скорость ветра — с разрешением 25 километров. По заявлению Google, в результате получается картина погоды, которая примерно в пять раз чётче, чем у WeatherNext 2, создававшей прогнозы на сетке с шагом 25 километров с интервалом в шесть часов.

Важным достижением стало внедрение данных прямых наблюдений в реальном времени. Большинство моделей прогнозирования погоды на базе ИИ, включая WeatherNext 2, обучаются на данных систем численного прогноза погоды — физических симуляций на суперкомпьютерах, используемых в традиционном прогнозировании. Новая система от Google обрабатывает почасовые мозаики спутниковых данных геостационарных наблюдений в реальном времени наряду с традиционным историческим анализом, позволяя учитывать в каждом прогнозе самые свежие доступные данные со спутников.

Модель также обучается непосредственно на разреженных данных наблюдений с метеостанций, что помогает учитывать региональные особенности, такие как рельеф местности. В Google отмечают, что такой подход особенно полезен в Латинской Америке, Африке и Азиатско-Тихоокеанском регионе — регионах, которые исторически были обделены высокоточными прогнозами из-за вычислительных затрат, связанных с традиционными региональными моделями.

Глобальные погодные модели исторически испытывали трудности с прогнозированием дождя и снега, поскольку системы осадков могут развиваться стремительно в масштабах, которые трудно смоделировать. WeatherNext 3 обучалась с использованием разработанного NASA спутникового набора данных IMERG (Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM), а также собственного глобального реанализа осадков Google на основе спутникового радара. В среднесрочных оценках Google сообщает об улучшении показателя непрерывного ранжированного вероятностного распределения (CRPS) до 60 процентов по сравнению с IMERG, на 30 процентов по сравнению с MRMS и на 10 процентов по сравнению с измерениями дождемеров на ранних сроках заблаговременности. Для прогнозов на сутки и более вперед, по данным компании, пользователи получат предсказания осадков, которые на 50 процентов точнее, причем наибольшие улучшения заметны в регионах, где прогнозы исторически были менее надежными.

Для производства возобновляемой энергии система прогнозирует скорость ветра на высоте около 100 метров (на уровне высоты турбин), а также уровень облачности и солнечной радиации с высоким разрешением, помогая операторам энергосетей и разработчикам ВИЭ оценивать выработку энергии ветра и солнца и сопоставлять генерацию со спросом.

WeatherNext 3 начинает внедряться в сервисы прогноза погоды в Google Search, приложении Gemini, Google Maps, Google Maps Platform Weather API и Google Earth Engine. Исследователи, разработчики и компании также могут запрашивать данные почасовых прогнозов через BigQuery и Earth Engine или массово скачивать их из Google Cloud Storage.