谷歌发布天气预测模型 WeatherNext 3，分辨率提升至 5 公里
谷歌发布 WeatherNext 3，AI 天气预报首次实现更高分辨率、逐小时更新，并直接服务谷歌核心产品。
谷歌 DeepMind 与谷歌研究院今日发布新一代 AI 天气预报模型 WeatherNext 3。该模型在关键变量上可预测至 5 公里分辨率，降雨评估较前代提升 60%，并能提供逐小时预报。它已在一项基准测试中击败微软、英伟达等机构的 AI 模型及欧美官方传统预报系统，将逐步整合进谷歌搜索、地图和 Gemini。
正文摘录
谷歌 DeepMind 和 Google Research 的科学家今天发布了一款新的人工智能天气预报模型。它能更清晰地“看见”我们变化中的大气，并且更频繁地预测其行为。 WeatherNext 3 是深度学习技术给气象学带来巨变的最新一波浪潮。谷歌表示，它将开始把该模型的输出接入用户在 Google 搜索、Google Maps 和 Gemini 中看到的天气信息，同时也会向谷歌云平台上的用户和研究人员开放。 “这将是核心气象变量首次真正驱动谷歌的众多产品。”谷歌高级工程师 Samier Merchant 告诉 TechCrunch。 在 [Operational WeatherBench](https://owb.brightband.com/)（由创业公司 Brightband 构建的 AI 天气预报对比工具）的测试中，新模型已被证明是领先竞争者中准确率最高的。该基准评估温度、风速和湿度等指标。 它不仅击败了谷歌、微软、英伟达和欧洲中期天气预报中心（ECMWF）构建的其他深度学习模型，也优于美国国家气象局和 ECMWF 的传统预报。  图片来源: Brightband 大多数天气预报来自政府拥有的超级计算机——它们费力地求解描述天气物理过程的数学方程。虽然这些系统已经相当精确，但成本高昂且相对缓慢。2018 年，ECMWF 公开了这些系统产出的半个多世纪的气象数据后，深度学习研究者开始训练模型，其预测速度远超政府工具，精度也旗鼓相当。 “天气是混沌的，微小的差异会引发巨大的扰动……机器学习直击我们真正要解决的问题——在不完整信息和有限算力下逼近有噪声的物理过程——因此它能从海量数据中学习模式。