Google DeepMind и Google Research выпустили свои последние модели ИИ для прогнозирования погоды, и разрыв в производительности между машинным обучением и традиционной метеорологией на суперкомпьютерах стал намного шире.
Обновленная семья WeatherNext, включающая WeatherNext 2 и специализированный вариант для отслеживания циклонов под названием WeatherNext Cyclones (WN-C), предоставляет прогнозы до 8 раз быстрее, чем предыдущие версии, и превосходит традиционные физические системы по почти всем измеримым параметрам. WeatherNext 2 превосходит предыдущие модели по 99,9% переменных прогноза.
Что на самом деле делают модели
WeatherNext работает с пространственным разрешением 0,25 градуса, что соответствует примерно 30 километрам на экваторе. Прогнозы инициализируются каждые шесть часов в 00, 06, 12 и 18 UTC, а версии с ансамблем распространяют прогнозы до 15 дней.
Специфическая модель циклона WN-C — это место, где всё становится особенно интересным. В рецензируемой статье, опубликованной в Nature 6 августа 2026 года, зафиксирована производительность WN-C во время атлантического ураганного сезона 2025 года. Главный вывод: эта ИИ-модель обеспечивает примерно на один день больше времени на подготовку по сравнению с традиционными системами прогнозирования для предсказания траектории, интенсивности и размера циклонов. Модель особенно хорошо справилась с прогнозированием урагана Мелисса, одного из самых заметных штормов сезона 2025 года.
Модели обучены на данных ERA5 и HRES Европейского центра по среднесрочному прогнозированию погоды. Основная архитектура использует функциональные генеративные сети (FGN) для создания ансамблевых прогнозов — технику, которая генерирует разнообразные сценарные проекции, потребляя значительно меньше вычислительных ресурсов, чем суперкомпьютеры, традиционно используемые для моделирования погоды.
Открытый исходный код и интеграция с облачными сервисами
Модели WeatherNext, включая предварительно обученные веса, были выпущены как открытый исходный код на GitHub под лицензией Apache 2.0. Также существует мини-вариант WeatherNext, который может работать на одном TPU в бесплатных ноутбуках Google Colab.
Google также интегрировала модели в свою облачную инфраструктуру, сделав их доступными через BigQuery и Earth Engine. Поэтапная интеграция в Google Cloud и продукты для конечных пользователей осуществляется с 2025 года.
Почему отрасли, выходящие за рамки технологий, должны обратить внимание
Точность прогнозирования погоды имеет прямые финансовые последствия для удивительного числа отраслей. Энергетические рынки — наиболее очевидные受益ители. Операторы сетей, управляющие возобновляемыми источниками энергии, такими как ветер и солнце, нуждаются в точных многодневных прогнозах для балансировки спроса и предложения. Сельское хозяйство — еще одна отрасль, где улучшение времени опережения имеет огромное значение. Страховые и перестраховочные компании, которые определяют риск стихийных бедствий частично на основе выводов прогнозных моделей, могут быть вынуждены пересмотреть свои подходы, учитывая модель, способную предсказать интенсивность циклонов на целый день раньше, чем традиционные инструменты.
Доступность этих моделей через облачную инфраструктуру и открытые источники также снижает барьер для входа для стартапов и небольших предприятий, желающих создавать услуги, зависящие от погоды.