Google выпустила новую ИИ-модель прогнозирования погоды WeatherNext 3, нацеленную на энергетический рынок.
WeatherNext 3 учитывает новые переменные, которые напрямую влияют на оценку выработки и риски для электросетей: скорость ветра на высоте 100 метров, облачность и объем солнечного света, доходящего до поверхности.
По характеристикам новая версия стала детальнее и оперативнее: строит глобальный прогноз с обновлением каждый час и дает детализацию до 5 км для приземных переменных (температура, влажность) и до 11 км для осадков. Для сравнения, WeatherNext 2 работала по сетке 25 км и обновлялась раз в шесть часов.
По данным Google, вместо полной зависимости от симуляций, WeatherNext 3 обучается напрямую на данных метеостанций и свежих спутниковых снимках. Такой подход, по словам старшего исследователя Google DeepMind Илана Прайса, сократил информационную задержку с 7 до 3–4 часов.
Точность прогнозов температуры воздуха ИИ-моделями на уровне 850 hPa. Источник: Brightband.
Компания заявила об улучшении точности оценки осадков:
- до 60% относительно NASA IMERG;
- до 30% по сравнению с MRMS;
- до 10% — с дождемерами на ранних горизонтах прогноза.
Источник: Google.
Однако обучение исключительно на исторических паттернах может стать проблемой во время беспрецедентных погодных аномалий, тогда как традиционные физические модели опираются на фундаментальные законы атмосферы.
Модель интегрировали в Google Search, Gemini, Google Maps и Google Maps Platform Weather API. Для корпоративных клиентов доступ открыли через BigQuery, Earth Engine и Google Cloud Storage, что избавляет клиентов от необходимости самостоятельно разворачивать ПО.
При запуске Google не раскрыла стоимость корпоративной подписки на WeatherNext 3.
Рынок метеоданных
По данным отчета S&P Global Market Intelligence US Grid Outlook 2026, солнечная генерация и накопители названы основными источниками новых мощностей в США в 2026 году: 51,2 ГВт и 25,7 ГВт соответственно из более чем 90 ГВт запланированных.
Спрос на оперативную информацию об изменении погодных условий объясняется высокой ценой ошибки в планировании закупок.
Например, если ветровую генерацию недооценили, недостающую электроэнергию приходится докупать в последний момент — часто у газовых станций. Если прогноз завышен, выработку ветровых и солнечных станций могут ограничивать, потому что сеть не способна принять весь объем.
Основными конкурентами техгиганта на рынке погодных данных для энергетики выступают Vaisala, Solcast, WindGEMINI от DNV, IBM HyperWatch и швейцарская Jua.
Для самой Google выпуск WeatherNext 3 — это не просто новый продукт, но и инструмент оптимизации собственных расходов: корпорация скупает чистую энергию для питания вычислительных кластеров, и точные прогнозы генерации прямо влияют на ее финансовые показатели.
Напомним, в марте 2026 года исследователи из Великобритании и Канады разработали ИИ-модель Aardvark Weather для прогнозирования погоды.
Загрузка...
forklog.com