गूगल डीपमाइंड और गूगल रिसर्च ने अपने एआई मौसम पूर्वानुमान मॉडल की नवीनतम पीढ़ी जारी कर दी है, और मशीन लर्निंग और पारंपरिक सुपरकंप्यूटर-संचालित मौसम विज्ञान के बीच प्रदर्शन का अंतर अब काफी बड़ा हो गया है।
अपडेटेड WeatherNext परिवार, जिसमें WeatherNext 2 और एक विशेष चक्रवात ट्रैकिंग वेरिएंट WeatherNext Cyclones (WN-C) शामिल हैं, अपने पूर्ववर्तीयों की तुलना में लगभग 8 गुना तेज़ भविष्यवाणी प्रदान करता है और लगभग हर मापने योग्य मापदंड पर पारंपरिक भौतिकी-आधारित प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन करता है। WeatherNext 2 पिछले मॉडल्स को 99.9% भविष्यवाणी चरों पर पीछे छोड़ देता है।
मॉडल वास्तव में क्या करते हैं
WeatherNext 0.25 डिग्री स्थानीय रिज़ोल्यूशन पर कार्य करता है, जो भूमध्यरेखा पर लगभग 30 किलोमीटर के बराबर है। भविष्यवाणियाँ प्रत्येक छह घंटे में, 00, 06, 12 और 18 UTC पर शुरू होती हैं, और समूह संस्करण 15 दिनों तक भविष्यवाणियाँ विस्तारित करते हैं।
साइक्लोन-विशिष्ट मॉडल, WN-C, जहाँ चीजें विशेष रूप से दिलचस्प हो जाती हैं। 6 अगस्त, 2026 को प्रकाशित Nature में एक पीयर-रिव्यूड पेपर में 2025 के अटलांटिक हरिकेन मौसम के दौरान WN-C के प्रदर्शन का दस्तावेजीकरण किया गया है। मुख्य खोज: एआई मॉडल साइक्लोन के ट्रैक, तीव्रता और आकार के अनुमान के लिए पारंपरिक भविष्यवाणी प्रणालियों की तुलना में लगभग एक अतिरिक्त दिन का अग्रिम समय प्रदान करता है। मॉडल 2025 के मौसम के सबसे उल्लेखनीय तूफानों में से एक, हरिकेन मेलिसा की भविष्यवाणी करने में विशेष रूप से प्रभावी साबित हुआ।
मॉडल्स को यूरोपीय मध्यम अवधि के मौसम पूर्वानुमान केंद्र के ERA5 और HRES डेटा पर प्रशिक्षित किया गया है। आधारभूत आर्किटेक्चर एन्सेम्बल पूर्वानुमान बनाने के लिए फंक्शनल जनरेटिव नेटवर्क्स (FGN) पर निर्भर करता है, जो एक ऐसी तकनीक है जो पारंपरिक रूप से मौसम मॉडलिंग के लिए जिम्मेदार सुपरकंप्यूटर्स की तुलना में कहीं कम कंप्यूटिंग पावर का उपयोग करते हुए विविध परिदृश्य प्रोजेक्शन उत्पन्न करती है।
ओपन सोर्स और क्लाउड एकीकरण
WeatherNext मॉडल, जिनमें प्रीट्रेन्ड वजन शामिल हैं, Apache 2.0 लाइसेंस के तहत GitHub पर ओपन सोर्स के रूप में जारी किए गए हैं। WeatherNext का एक मिनी संस्करण भी उपलब्ध है जो Google Colab के मुफ्त नोटबुक्स में एकल TPU पर चल सकता है।
गूगल ने मॉडल्स को अपने क्लाउड इंफ्रास्ट्रक्चर में भी एकीकृत किया है, जिससे इनकी पहुंच BigQuery और Earth Engine के माध्यम से हो सकती है। 2025 से गूगल क्लाउड और उपभोक्ता-उन्मुख उत्पादों में चरणबद्ध एकीकरण शुरू हो चुका है।
क्यों टेक के बाहर के उद्योगों को ध्यान देना चाहिए
मौसम के अनुमान की सटीकता अनेक आश्चर्यजनक क्षेत्रों में प्रत्यक्ष वित्तीय परिणाम लाती है। ऊर्जा बाजार सबसे स्पष्ट लाभार्थी हैं। पवन और सौर जैसे नवीकरणीय ऊर्जा स्रोतों को प्रबंधित करने वाले ग्रिड संचालक, आपूर्ति और मांग को संतुलित करने के लिए सटीक बहु-दिवसीय पूर्वानुमान की आवश्यकता होती है। कृषि एक अन्य क्षेत्र है जहां सुधारित अग्रिम समय बहुत महत्वपूर्ण है। बीमा और पुनर्बीमा कंपनियां, जो आपदा जोखिम की कीमत आंशिक रूप से पूर्वानुमान मॉडल के आउटपुट के आधार पर निर्धारित करती हैं, को सामान्य उपकरणों की तुलना में एक दिन पहले चक्रवाती तीव्रता का पूर्वानुमान लगाने वाले मॉडल को देखते हुए अपने दृष्टिकोण को पुनः समायोजित करने की आवश्यकता हो सकती है।
इन मॉडलों की बादल बुनियादी ढांचे और ओपन-सोर्स चैनलों के माध्यम से उपलब्धता स्टार्टअप और छोटे उद्यमों के लिए मौसम-निर्भर सेवाएँ बनाने की प्रवेश बाधा को कम करती है।