Google представи WeatherNext 2 – усъвършенстван модел за ИИ прогнозиране на времето, който генерира прогнози осем пъти по-бързо и с по-голяма точност.

Скок напред в метеорологичните прогнози чрез ИИ

След представянето на първия си модел за ИИ прогнозиране на времето през март 2025 г., Google вече излиза с WeatherNext 2 – значително подобрена версия, способна да създава прогнози с часова резолюция и хоризонт до 15 дни напред.
Моделът работи осем пъти по-бързо от своя предшественик и осигурява по-висок детайл и по-надеждни резултати.

Интеграция в Google Earth Engine и BigQuery

Google обяви, че WeatherNext 2 вече е достъпен в Earth Engine – платформата на компанията за сателитни изображения и геопространствени данни, както и в BigQuery, която обслужва мащабна обработка и анализ на данни.
Това позволява на научни екипи, климатични изследователи и институции да използват най-новите възможности на ИИ за анализ на метеорологични процеси в реално време.

Прогнози навсякъде: от Search и Gemini до Pixel Weather

Технологията WeatherNext 2 вече се използва за прогнозите в Google Search, Gemini и Pixel Weather, а скоро ще бъде интегрирана и в Google Maps, където ще предоставя по-точна и динамична метеорологична информация за пътуващите.

Google подчертава, че новият модел осигурява по-високочестотни и по-точни прогнози, превъзхождайки първия WeatherNext в 99.9% от измерваните променливи, включително температура, вятър и влажност.

Стотици възможни сценарии от една начална точка

WeatherNext 2 е способен да генерира стотици възможни метеорологични сценарии от една единствена начална конфигурация. Това е особено важно за анализи в области като управление на риска, климатично моделиране, земеделие и авиация, където е нужен широк спектър от прогностични варианти.

ИИ модел, по-бърз от суперкомпютър

Основата на WeatherNext 2 са чиповете TPU на Google, които позволяват моделът да генерира прогноза за под една минута. За сравнение, традиционните физически метеорологични модели, изпълнявани на суперкомпютри, могат да се нуждаят от няколко часа.

За допълнително ускоряване Google използва подход, наречен Functional Generative Network (FGN). Методът инжектира „шум“ директно в архитектурата на модела, което гарантира, че генерираните прогнози остават физически реалистични и вътрешно свързани, както в класическите модели.

Точни почасови прогнози и 15-дневен хоризонт

WeatherNext 2 може да предоставя почасови прогнози и 15-дневни предвиждания, като съчетава висока резолюция, по-добра интерпретируемост и бързина, която значително изпреварва традиционните методи.

Този напредък демонстрира потенциала на ИИ да промени начина, по който разбираме и предсказваме времето – от научните изследвания до ежедневните нужди на милиони потребители.