ИИ от Google предсказывает дождь на 50% точнее — уже работает в Maps и Поиске

Прогноз погоды в телефоне стал заметно надежнее, и вам для этого не пришлось ничего делать. Google DeepMind заменила модель, стоящую за погодными карточками в Search, Maps, Gemini и Maps Platform API, на WeatherNext 3 — систему, которая формирует прогнозы каждый час с разрешением 5 километров, тогда как предшественница выдавала данные с интервалом шесть часов на сетке 25 километров.

Практическая разница заметнее всего проявляется в прогнозе дождя. При планировании на день или более вперед прогнозы осадков WeatherNext 3 до 50 процентов точнее, чем у предыдущей модели. По сравнению с IMERG — спутниковым эталоном, используемым климатологами, — улучшение достигает 60 процентов. На практике это разница между прогнозом «возможны кратковременные дожди» и прогнозом, который говорит, что в вашем конкретном районе дождь ожидается между 14 и 17 часами.

Согласно собственным бенчмаркам Google, WeatherNext 3 превосходит и традиционные системы численного прогнозирования погоды, которыми управляют американская National Weather Service и европейские метеорологические агентства. Модель не ограничивается дождем: она включает в себя скорость ветра на высоте 100 метров (это высота ветряной турбины), а также облачность и уровень солнечной радиации. Это делает ее полезной для операторов энергосистем и специалистов по планированию в сельском хозяйстве, а также для обычных людей, которые каждый день добираются до работы.

Google — не единственная компания, разрабатывающая модели погоды на основе ИИ. Microsoft, Nvidia и европейские исследовательские институты за последние два года публиковали конкурирующие подходы. В анонсе Google конкретные конкуренты не названы, а независимые метеорологические агентства пока не публиковали внешнего подтверждения заявленного прироста точности WeatherNext 3 — эти цифры получены в ходе сравнительного тестирования самой Google.

Ключевое архитектурное изменение касается того, как модель получает данные. Традиционные системы прогнозирования погоды собирают наблюдения в течение шестичасового окна и только потом запускают свои расчеты. WeatherNext 3 каждый час получает снимки геостационарных спутников в реальном времени, обходя эту задержку. Она также обучается на прямых показаниях сетей наземных метеостанций, что помогает ей учитывать локальные особенности рельефа — прибрежные эффекты, горные перевалы и городские тепловые аномалии, которые более грубая сетка сгладила бы.

На практике у разрешения в 5 километров есть свои реальные ограничения. Модель не может различить, на какой стороне вашей улицы дождь начнется раньше, и не может преодолеть фундаментальную непредсказуемость конвективных погодных систем. В собственном блоге Google пользователей отсылают к местным метеорологическим службам за предупреждениями об опасных погодных явлениях и рекомендациями по безопасности населения.

Предобученные версии WeatherNext 3 доступны исследователям через Google Cloud и Google Earth Engine с 3 сентября 2026 года, когда модель была анонсирована. Никакого поэтапного регионального развертывания не объявлялось — обновление уже работает по всему миру для всех пользователей потребительских погодных продуктов Google.

Теги: искусственный интеллект, Google, машинное обучение, DeepMind, Google Maps, WeatherNext 3