Google schimbă prognoza meteo cu WeatherNext 3. AI-ul vede vremea din satelit în timp real și poate prezice mult mai bine ploile

Prognoza meteo din Google Search, Gemini și Google Maps primește una dintre cele mai importante actualizări din ultimii ani. Google DeepMind și Google Research au lansat WeatherNext 3, un nou model de inteligență artificială capabil să folosească direct date satelitare aproape în timp real și să producă prognoze actualizate în fiecare oră. Potrivit anunțului oficial Google, noua generație poate oferi o imagine globală a vremii de aproximativ cinci ori mai detaliată decât WeatherNext 2 și aduce îmbunătățiri importante în prognozarea ploii și zăpezii.

Schimbarea este relevantă inclusiv pentru utilizatorul obișnuit, pentru că WeatherNext 3 începe deja să fie integrat în Google Search, aplicația Gemini și Google Maps. Playtech a explicat anterior cum poți folosi inteligența artificială pentru a verifica vremea într-o călătorie, însă noul model merge mai departe: AI-ul nu mai este folosit doar pentru a interpreta prognoza, ci participă efectiv la generarea ei.

WeatherNext 3 primește direct informații de la sateliți

Una dintre marile diferențe față de generațiile precedente este sursa informațiilor. Multe modele AI pentru prognoza vremii sunt antrenate și alimentate în principal cu date provenite din modelele numerice tradiționale de predicție meteorologică, simulări fizice complexe realizate pe supercomputere. Acestea sunt extrem de utile, dar Google spune că pot introduce o întârziere de aproximativ șase ore în datele disponibile modelului.

WeatherNext 3 integrează în schimb mozaicuri globale realizate din observațiile sateliților geostaționari. Modelul primește astfel o imagine mult mai recentă a atmosferei și poate produce o nouă prognoză în fiecare oră. Avantajul devine important mai ales atunci când condițiile se schimbă rapid, cum se întâmplă în cazul furtunilor, fronturilor atmosferice sau precipitațiilor care se formează într-un interval scurt.

Vezi și:

Pensia anticipată pentru femei în 2026. Ce acte trebuie depuse și când sunt necesare certificatele de naștere ale copiilor

Rezoluția este, la rândul său, considerabil mai mare. Temperatura și umiditatea de la suprafață pot fi estimate pe o grilă de până la 5 kilometri, alte variabile de suprafață ajung la aproximativ 10 kilometri, iar unele variabile atmosferice, precum viteza vântului, sunt calculate la 25 de kilometri. WeatherNext 2 lucra în principal cu o grilă de 25 de kilometri și cu actualizări la șase ore.

Saltul amintește de evoluția începută cu GenCast, modelul DeepMind despre care Playtech scria în materialul despre modul în care Google folosește AI pentru prognoza meteo. WeatherNext 3 încearcă acum să apropie această tehnologie de prognoza locală și de informațiile pe care le vezi efectiv în aplicațiile Google.

Ploaia și ninsoarea ar trebui să fie mult mai ușor de anticipat

Precipitațiile sunt printre cele mai dificile fenomene de prognozat, inclusiv pentru modelele meteorologice foarte performante. Formarea norilor, convecția și distribuția locală a ploilor se desfășoară la scări spațiale mici, iar rezultatul poate fi o prognoză care spune „ploaie în zonă”, fără să determine foarte bine unde și când va cădea efectiv apa.

Vezi și:

Google DeepMind a creat o hartă AI a ADN-ului uman, cu 9 miliarde de modificări genetice. Descoperirea care ar putea schimba cercetarea bolilor, dar vine cu un avertisment

Inteligența artificială ar putea face mai mult rău copiilor decât rețelele sociale, avertizează un fost director Google. Pericolele ascunse ale chatboturilor AI

Pentru WeatherNext 3, Google a folosit două surse specializate de date privind precipitațiile. Prima este IMERG, sistemul NASA care combină informațiile furnizate de mai mulți sateliți din misiunea Global Precipitation Measurement. A doua este propria reanaliză globală Google construită pe baza observațiilor radar din satelit.

În testele prezentate de companie, modelul a obținut îmbunătățiri de până la 60% pentru indicatorul CRPS față de datele IMERG, de aproximativ 30% în raport cu MRMS și de 10% față de măsurătorile pluviometrelor pentru anumite intervale timpurii de prognoză. Pentru utilizatorii serviciilor Google, compania formulează rezultatul mai simplu: prognozele precipitațiilor pentru o zi sau mai mult în viitor pot fi cu până la 50% mai precise, cele mai mari câștiguri fiind așteptate în regiunile în care prognozele au fost istoric mai puțin fiabile.

Asta poate conta tot mai mult într-un climat în care episoadele meteorologice extreme devin o problemă serioasă. Playtech a explicat recent și de ce încălzirea globală nu înseamnă doar temperaturi mai mari, ci și modificări ale regimului precipitațiilor și fenomenelor extreme.

Google vrea să folosească prognozele AI și pentru energia regenerabilă

WeatherNext 3 nu este gândit doar pentru a-ți spune dacă trebuie să iei umbrela când pleci de acasă. Google a introdus variabile dedicate sectorului energetic, printre care estimarea vitezei vântului la o înălțime de 100 de metri, aproximativ nivelul la care funcționează multe turbine eoliene.

Modelul poate estima și gradul de acoperire cu nori și nivelul radiației solare care ajunge la sol. Pentru operatorii parcurilor eoliene și fotovoltaice, astfel de prognoze pot ajuta la anticiparea cantității de energie care va fi produsă în următoarele ore sau zile și la echilibrarea mai eficientă a rețelelor electrice.

WeatherNext 3 începe să fie folosit de Google Search, Gemini, Google Maps, Google Maps Platform Weather API și Google Earth Engine. Datele de înaltă rezoluție vor putea fi accesate și de cercetători sau companii prin BigQuery, Earth Engine și Google Cloud Storage. Pentru cei care vor doar să vadă tehnologia în acțiune, modelele WeatherNext pot fi explorate și prin Google Weather Lab.

Există însă o limită pe care chiar Google o subliniază. Nici WeatherNext 3 și niciun alt model AI nu elimină incertitudinea din prognoza meteo. Compania precizează explicit că pentru avertizări de vreme severă, situații de urgență și informații oficiale de siguranță trebuie consultate serviciile meteorologice naționale. În România, asta înseamnă în continuare avertizările emise de ANM, pe care le poți găsi și în secțiunea Playtech dedicată prognozelor și avertizărilor meteo.

WeatherNext 3 arată însă cât de repede se schimbă domeniul. În numai câțiva ani, AI-ul a trecut de la modele experimentale care concurau cu simulările clasice la sisteme alimentate permanent cu observații din satelit și integrate direct în aplicațiile folosite zilnic de miliarde de oameni.