Подразделения Google Research и DeepMind представили модель WeatherNext 3, которая отказалась от традиционных физических симуляций в пользу анализа данных со спутников в реальном времени. Это позволило сократить задержку прогнозов, характерную для численных моделей, и обновлять данные каждый час.
Разрешение новой модели достигает пяти километров, что в пять раз выше показателей предыдущей версии WeatherNext 2. Температура и влажность рассчитываются с шагом в пять километров, другие поверхностные переменные — в десять, а атмосферные показатели, включая скорость ветра, — в 25 километров.
Для обучения использовались набор данных NASA IMERG и собственная система анализа осадков Google. В среднесрочных прогнозах модель показала рост точности до 60 процентов по сравнению с IMERG. WeatherNext 3 также оценивает выработку солнечных и ветряных электростанций для балансировки энергосетей.
Технология уже внедрена в Google Search, Gemini, Google Maps, API погоды Google Maps и Earth Engine. Разработчики и бизнес могут получать доступ к данным через BigQuery, Earth Engine или загружать их напрямую из Google Cloud Storage.
Модель базируется на архитектуре Functional Generative Network, представленной в ноябре 2025 года вместе с WeatherNext 2. По данным Google, точность прогнозирования осадков выросла до 50 процентов, однако для официальных предупреждений о стихийных бедствиях компания рекомендует использовать национальные службы.