Google DeepMind và Google Research giới thiệu WeatherNext 3 là mô hình dự báo thời tiết toàn cầu tiên tiến và chính xác nhất của hãng từ trước đến nay, dựa trên kết quả đánh giá trực tiếp, độc lập của Brightband.
Khác với các mô hình AI trước đây chủ yếu học từ những bản dự báo do hệ thống truyền thống tạo ra, WeatherNext 3 có thể học trực tiếp từ dữ liệu quan trắc thời tiết theo thời gian thực.
Một trong những nâng cấp đáng chú ý nhất của mô hình mới là độ chi tiết của thông tin dự báo. Theo Google, WeatherNext 3 có thể dự báo các yếu tố bề mặt quan trọng như nhiệt độ và độ ẩm với độ phân giải 5 km. Một số yếu tố bề mặt khác được dự báo ở độ phân giải 10 km, trong khi các yếu tố khí quyển như tốc độ gió có độ phân giải 25 km.
Google cho biết WeatherNext 3 cung cấp bức tranh thời tiết toàn cầu chi tiết gấp khoảng 5 lần so với WeatherNext 2. Mô hình tiền nhiệm đưa ra dự báo trên lưới có độ phân giải 25 km và cập nhật 6 giờ một lần.
Khả năng tạo bản dự báo mới mỗi giờ được kỳ vọng giúp WeatherNext 3 theo dõi tốt hơn những hiện tượng biến đổi nhanh như bão, các dải thời tiết và hệ thống mưa.
Điểm cải tiến quan trọng của WeatherNext 3 nằm ở nguồn dữ liệu đầu vào. Thay vì phụ thuộc chủ yếu vào các mô hình dự báo thời tiết số vốn có thể chậm tới 6 giờ, hệ thống sử dụng tập hợp dữ liệu cập nhật liên tục từ các vệ tinh địa tĩnh trên toàn cầu. Nhờ đó, mô hình có thể phân tích trạng thái mới nhất của khí quyển để tạo dự báo theo từng giờ.
WeatherNext 3 còn kết hợp dữ liệu từ các trạm khí tượng nhằm tính đến những yếu tố địa phương như núi, thung lũng và đường bờ biển. Theo Google, khả năng này đặc biệt quan trọng đối với khu vực Mỹ Latinh, châu Phi và châu Á - Thái Bình Dương, nơi khả năng tiếp cận dự báo có độ phân giải cao còn hạn chế do chi phí của các mô hình truyền thống sử dụng siêu máy tính.
Google cũng tập trung nâng cao độ chính xác của dự báo mưa. WeatherNext 3 được huấn luyện bằng dữ liệu mưa từ hệ thống Đo lượng mưa tích hợp đa vệ tinh thuộc sứ mệnh Đo lượng mưa toàn cầu của Cơ quan Hàng không và Vũ trụ Mỹ (NASA), gọi tắt là IMERG, cùng dữ liệu tái phân tích lượng mưa toàn cầu của Google.
Kết quả đánh giá cho thấy, ở các thời hạn dự báo sớm, chỉ số xác suất xếp hạng liên tục của mô hình được cải thiện tới 60% khi đối chiếu với IMERG, 30% so với hệ thống MRMS và 10% so với số liệu đo mưa tại các trạm.
WeatherNext 3 cũng được thiết kế để hỗ trợ lập kế hoạch năng lượng tái tạo. Mô hình có thể dự báo tốc độ gió ở độ cao 100 m, tương đương chiều cao của các turbine gió, đồng thời cung cấp thông tin chi tiết về độ che phủ của mây và bức xạ mặt trời. Những dữ liệu này có thể giúp các đơn vị vận hành điện gió và điện mặt trời ước tính sản lượng điện.
Google đang tích hợp WeatherNext 3 vào Google Search, Gemini, Google Maps, Google Maps Platform và Google Earth Engine. Hãng cho biết đối với kế hoạch được lập trước từ một ngày trở lên, người dùng có thể nhận được dự báo lượng mưa chính xác hơn tới 50%; mức cải thiện lớn nhất được kỳ vọng tại những khu vực vốn có chất lượng dự báo thấp hơn.
