Google DeepMind và Google Research đã phát hành thế hệ mô hình dự báo thời tiết AI mới nhất của họ, và khoảng cách hiệu suất giữa học máy và khí tượng học truyền thống dựa trên siêu máy tính đã trở nên rộng hơn đáng kể.
Bộ sản phẩm WeatherNext được cập nhật, bao gồm WeatherNext 2 và một biến thể chuyên biệt theo dõi bão có tên WeatherNext Cyclones (WN-C), cung cấp dự báo nhanh hơn tới 8 lần so với các phiên bản trước đồng thời vượt trội hơn các hệ thống dựa trên vật lý truyền thống trên hầu hết mọi chỉ số đo lường được. WeatherNext 2 vượt trội hơn các mô hình trước đó trên 99,9% các biến số dự báo.
Các mô hình thực sự làm gì
WeatherNext hoạt động với độ phân giải không gian 0,25 độ, tương đương khoảng 30 kilômét tại xích đạo. Dự báo được khởi tạo mỗi sáu giờ, vào lúc 00, 06, 12 và 18 UTC, và các phiên bản ensemble kéo dài dự báo đến 15 ngày.
Mô hình đặc biệt dành cho xoáy thuận, WN-C, là nơi mọi thứ trở nên đặc biệt thú vị. Một bài báo được bình duyệt công bố trên Nature vào ngày 6 tháng 8 năm 2026 đã ghi lại hiệu suất của WN-C trong mùa bão Đại Tây Dương năm 2025. Phát hiện nổi bật: mô hình AI cung cấp thêm khoảng một ngày thời gian cảnh báo sớm so với các hệ thống dự báo truyền thống đối với các dự đoán về quỹ đạo, cường độ và kích thước của xoáy thuận. Mô hình đặc biệt hiệu quả trong việc dự báo cơn bão Melissa, một trong những cơn bão đáng chú ý nhất của mùa 2025.
Các mô hình được huấn luyện trên dữ liệu ERA5 và HRES từ Trung tâm Dự báo Thời tiết Trung hạn Châu Âu. Kiến trúc nền tảng dựa trên Mạng Sinh chức năng (FGN) để tạo ra các dự báo tập hợp, một kỹ thuật tạo ra nhiều kịch bản dự báo khác nhau trong khi tiêu thụ ít năng lực tính toán hơn nhiều so với các siêu máy tính truyền thống được sử dụng cho mô hình hóa thời tiết.
Mã nguồn mở và tích hợp đám mây
Các mô hình WeatherNext, bao gồm trọng số đã được huấn luyện sẵn, đã được phát hành dưới dạng mã nguồn mở trên GitHub với giấy phép Apache 2.0. Ngoài ra, còn có một phiên bản thu nhỏ của WeatherNext có thể chạy trên một TPU duy nhất trong các ghi chú miễn phí của Google Colab.
Google cũng đã tích hợp các mô hình vào cơ sở hạ tầng đám mây của mình, giúp chúng có thể truy cập thông qua BigQuery và Earth Engine. Việc tích hợp từng giai đoạn vào Google Cloud và các sản phẩm dành cho người dùng cuối đã được triển khai kể từ năm 2025.
Tại sao các ngành ngoài công nghệ nên chú ý
Độ chính xác của dự báo thời tiết có hậu quả tài chính trực tiếp đối với một số lượng lớn các ngành bất ngờ. Thị trường năng lượng là ngành hưởng lợi rõ ràng nhất. Các nhà điều hành lưới điện quản lý các nguồn năng lượng tái tạo như gió và mặt trời cần các bản dự báo đa ngày chính xác để cân bằng cung và cầu. Nông nghiệp là một ngành khác nơi thời gian cảnh báo sớm được cải thiện có ý nghĩa cực kỳ quan trọng. Các công ty bảo hiểm và tái bảo hiểm, vốn định giá rủi ro thảm họa một phần dựa trên đầu ra của mô hình dự báo, có thể cần điều chỉnh lại cách tiếp cận của mình do một mô hình có thể dự đoán cường độ bão cyclone sớm hơn một ngày đầy đủ so với các công cụ truyền thống.
Việc cung cấp các mô hình này thông qua cơ sở hạ tầng đám mây và các kênh mã nguồn mở cũng làm giảm rào cản gia nhập đối với các startup và doanh nghiệp nhỏ muốn xây dựng các dịch vụ phụ thuộc vào thời tiết.