Dự báo thời tiết đã hoạt động theo cùng một lịch trình trong vài thập kỷ. Các mô hình dự báo thời tiết số truyền thống tiếp nhận dữ liệu mỗi sáu giờ, xử lý các mô phỏng vật lý khổng lồ và đưa ra kết quả đã hơi lỗi thời ngay khi ai đó đọc chúng.
Vào ngày 3 tháng 9 năm 2026, Google DeepMind và Google Research đã công bố WeatherNext 3, một mô hình thời tiết toàn cầu được hỗ trợ bởi AI, tạo ra dự báo mỗi giờ bằng cách sử dụng dữ liệu vệ tinh địa tĩnh trực tiếp. Đây là mô hình toàn cầu đầu tiên đạt được chu kỳ cập nhật giờ thực sự, và các đánh giá ban đầu cho thấy nó không chỉ nhanh hơn mà còn chính xác hơn đáng kể so với các mô hình trước đó.
WeatherNext 3 thực sự làm khác biệt như thế nào
Sự đổi mới cốt lõi về mặt khái niệm nghe có vẻ đơn giản: thay vì chờ đợi dữ liệu quan sát được xử lý theo lô mỗi sáu giờ, WeatherNext 3 được huấn luyện trực tiếp trên các luồng dữ liệu vệ tinh thời gian thực. Điều đó có nghĩa là nó có thể khởi tạo một dự báo mới mỗi giờ, mang đến cho các nhà khí tượng học và các ngành công nghiệp phụ thuộc vào họ một hình ảnh gần như trực tiếp về bầu khí quyển.
Độ phân giải cũng kể một câu chuyện tương tự. Mô hình cung cấp độ chi tiết không gian lên đến 5 km cho các biến bề mặt được hiệu chuẩn trạm như nhiệt độ và độ ẩm, 10 km cho các phép đo mức bề mặt khác, và 25 km cho các biến khí quyển. Điều này sắc nét khoảng năm lần so với người tiền nhiệm của nó, WeatherNext 2, được ra mắt vào tháng 11 năm 2025.
Đối với lượng mưa, những cải tiến còn rõ rệt hơn. Dự báo mưa và tuyết của WeatherNext 3 chính xác hơn tới 50% so với các mô hình trước đây đối với các khoảng thời gian dự báo một ngày trở lên, được đo bằng điểm Brier và CRPS so với dữ liệu lượng mưa vệ tinh IMERG.
Mô hình tạo ra các dự báo tập hợp 64 thành viên. Các chu kỳ dự báo được chọn kéo dài đến phạm vi 15 ngày, trong khi các lần chạy trung gian theo giờ bao phủ khung thời gian 48 giờ.
Từ GraphCast đến WeatherNext 3: dòng dõi
Google DeepMind đã từng bước xây dựng hệ thống AI dự báo thời tiết kể từ năm 2023, khi họ giới thiệu GraphCast—một mô hình chứng minh rằng học máy có thể đạt hoặc vượt qua độ chính xác của các phương pháp dự báo truyền thống dựa trên vật lý trong các dự báo trung hạn. GenCast ra đời vào năm 2024, bổ sung khả năng tập hợp xác suất. WeatherNext 2 xuất hiện vào tháng 11 năm 2025. WeatherNext 3 đại diện cho bước tiếp theo hợp lý: đưa toàn bộ quy trình hoạt động theo thời gian thực bằng cách kết nối trực tiếp với các luồng quan sát vệ tinh, thay vì phụ thuộc vào các trường phân tích đã được xử lý trước, vốn gây ra độ trễ.
WeatherBench hoạt động của Brightband, một khung đánh giá độc lập, đã xếp WeatherNext 3 là mô hình thời tiết toàn cầu tiên tiến và chính xác nhất hiện có.
Mô hình cũng cho thấy điểm mạnh đặc biệt trong các sự kiện thời tiết cực đoan. Dự đoán đường đi và cường độ của bão đã là một lĩnh vực được nhấn mạnh đặc biệt.
Năng lượng sạch và các ứng dụng thương mại
WeatherNext 3 nhắm mục tiêu rõ ràng vào các biến gió và ánh sáng mặt trời, giúp nó trở nên trực tiếp hữu ích cho các hoạt động năng lượng tái tạo. Google đang tích hợp đầu ra của mô hình này vào Tìm kiếm, Bản đồ và Earth Engine. Đối với các nhà phát triển và nhà nghiên cứu, dữ liệu có thể truy cập thông qua BigQuery trên Google Cloud.
Sự cải thiện 50% về độ chính xác của lượng mưa ở quy mô trước một ngày đặc biệt liên quan đến nông nghiệp, vì thời điểm mưa quan trọng gần bằng lượng mưa đối với kế hoạch nông nghiệp.