أعلنت غوغل ديبمايند عن WeatherNext 3، نموذج توقع أحوال جوية يستخدم الذكاء الاصطناعي ويحقق نقلة نوعية في دقة التنبؤات المناخية العالمية. يعالج النموذج الجديد مشكلتين طالما واجهتهما نماذج الذكاء الاصطناعي السابقة: الدقة المحدودة التي لا تعكس تأثيرات التضاريس المحلية، والاعتماد على بيانات تحليلية متأخرة بحوالي ست ساعات.

يستقبل WeatherNext 3 صور الأقمار الصناعية الثابتة مباشرة ويتم تحديثه كل ساعة، ما يمكنه من إصدار توقعات بدقة 5 كيلومترات بدلاً من 25 كيلومتراً. يتميز النموذج بتدريبه على قياسات محطات الطقس الخام بدلاً من الاعتماد على شبكات إعادة التحليل وحدها، فينتج عن ذلك دقة أعلى في قراءات درجة الحرارة والرطوبة تعكس ما تسجله أجهزة القياس فعلياً.

ينتج النموذج ثلاث طبقات من التفاصيل في تمريرة واحدة: درجة حرارة ورطوبة بدقة 5 كيلومترات، وبيانات الرياح والضغط والحرارة السطحية بدقة 10 كيلومترات، وحقول جوية على 13 مستوى ضغط بدقة 25 كيلومتراً. تعمل الدورات الرئيسية الأربع يومياً على توليد توقعات تمتد 15 يوماً، فيما تغطي التشغيلات الإضافية 48 ساعة. هذا الإيقاع الساعي مهم بشكل خاص للعواصف سريعة التطور.

حقق النموذج تحسينات ملحوظة في توقعات الهطول المطري، موضع ضعف تاريخي للنماذج العالمية. تصل تحسيرات المقاييس الإحصائية إلى 60 بالمائة مقارنة ببيانات الأقمار الصناعية، و30 بالمائة مقارنة ببيانات الرادار. يوفر النموذج أيضاً بيانات متخصصة لقطاع الطاقة المتجددة تتضمن سرعة الرياح على ارتفاع مراوح التوربين وتوزيع الغيوم وشدة الإشعاع الشمسي.

تتاح بيانات التنبؤات حالياً عبر خدمات غوغل السحابية بعد طلب موافقة، لكن أوزان النموذج لم تُفتح للعموم بعد، ويقتصر الاستدلال المخصص على نسخة WeatherNext 2 حالياً.