Google DeepMind ने WeatherNext 3 लॉन्च किया, जिसमें प्रति घंटे 5-किलोमीटर पूर्वानुमान हैं

Google DeepMind और Google Research ने 3 सितंबर, 2026 को WeatherNext 3 को पेश किया, एक वैश्विक AI मौसम पूर्वानुमान मॉडल है जो अधिकतम 5‑किलोमीटर रेज़ोल्यूशन पर प्रति घंटे पूर्वानुमान उत्पन्न करता है और इसे Google Search, Gemini ऐप, Google Maps, Google Maps Platform Weather API, और Google Earth Engine में एकीकृत किया जा रहा है।

टीमों ने WeatherNext 3 को अब तक का सबसे उन्नत और सटीक वैश्विक मौसम मॉडल बताया, और Brightband द्वारा किए गए लाइव मूल्यांकनों की ओर इशारा किया। Google DeepMind, Google Research, और Google के शोधकर्ताओं द्वारा लिखित एक तकनीकी पेपर रिलीज़ के साथ जारी किया गया, जिसमें बताया गया है कि मॉडल संचालन में चल रहा है।

उच्च रिज़ॉल्यूशन पर घंटेवार पूर्वानुमान

WeatherNext 3 कई स्थानिक रेज़ोल्यूशन पर घंटेवार पूर्वानुमान उत्पन्न करता है। तापमान और नमी जैसी प्रमुख सतह चर 5‑किलोमीटर रेज़ोल्यूशन पर उत्पन्न होते हैं, अन्य सतह चर 10 किलोमीटर पर, और वायु गति जैसी वायुमंडलीय चर 25 किलोमीटर पर। Google ने कहा कि यह वैश्विक मौसम चित्र को अपने पिछले मॉडल, WeatherNext 2 की तुलना में लगभग पाँच गुना अधिक स्पष्ट बनाता है, जो 25‑किलोमीटर ग्रिड पर छह‑घंटे के अंतराल में पूर्वानुमान देता था।

पेपर के अनुसार, WeatherNext 3 Functional Generative Network दृष्टिकोण पर आधारित है, जो WeatherNext 2 को समर्थन देता था, और यह 15‑दिन, 64‑सदस्यीय एन्सेम्बल पूर्वानुमान उत्पन्न करता है जो निरंतर रैंक्ड प्रॉबेबिलिटी स्कोर (CRPS) को न्यूनतम करने के लिए प्रशिक्षित होते हैं, जो संभाव्यात्मक पूर्वानुमान कौशल का मानक माप है। मॉडल ने लेटेंट आकार को 768 से 1024 तक बढ़ाया है और मेष ट्रांसफ़ॉर्मर की गहराई को WeatherNext 2 की तुलना में 24 लेयर से 32 लेयर कर दिया है, और उत्पादन संस्करण को 30 जून, 2026 तक के डेटा पर प्रशिक्षित किया गया था। सिस्टम लाइव एक‑घंटे के जियोस्टेशनरी उपग्रह मोज़ेक को पारंपरिक ऐतिहासिक विश्लेषण के साथ लेता है, और एकल मेष ट्रांसफ़ॉर्मर को फीड करता है जो घनी ग्रिडेड फ़ील्ड, अलग‑अलग साइक्लोन ट्रैक, और स्टेशन‑स्तर के पूर्वानुमान आउटपुट करता है।

कच्ची अवलोकनों पर प्रशिक्षित

अधिकांश AI मौसम मॉडल, जिनमें WeatherNext 2 भी शामिल है, संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान मॉडलों के डेटा पर प्रशिक्षित होते हैं, जो भौतिकी सिमुलेशन हैं और जिनमें छह‑घंटे की डेटा देरी होती है। Google ने कहा कि यह देरी बारिश और सतह तापमान जैसी तेज़ी से बदलने वाली चरों में पक्षपात ला सकती है। WeatherNext 3 इसके बजाय लाइव वैश्विक जियोस्टेशनरी उपग्रह डेटा का मोज़ेक लेता है, जिससे इसे वायुमंडल का निरंतर अपडेट होता दृश्य मिलता है और प्रत्येक घंटे एक नया पूर्वानुमान संभव होता है, जो उपलब्ध नवीनतम उपग्रह अवलोकनों पर आधारित होता है।

पेपर में बताया गया है कि उपग्रह मोज़ेक 0.1‑डिग्री रेज़ोल्यूशन पर 11 चैनलों को कवर करता है, जिसकी संचालन देरी लगभग एक घंटे की है। WeatherNext 3 सीधे विरल मौसम स्टेशन अवलोकनों पर भी प्रशिक्षित होता है, जिसमें तीन सतह डेटासेट — METAR हवाई अड्डा स्टेशन, क्षेत्रीय Mesonet नेटवर्क, और ICOADS जहाज़ और बुई माप — को 2001 से मिलाया गया है। पेपर रिपोर्ट करता है कि यह स्टेशन आउटपुट हेड किसी भी स्थान और समय पर 2‑मीटर तापमान और ड्यू पॉइंट की भविष्यवाणी करता है, जो स्थानीय भौगोलिक विशेषताओं जैसे ऊँचाई पर निर्भर करता है।

वर्षा के लिए, मॉडल दो स्रोतों पर प्रशिक्षित है: NASA का उपग्रह‑आधारित Integrated Multi-satellite Retrievals for GPM (IMERG) उत्पाद और टीम का अपना वैश्विक वर्षा पुनः‑विश्लेषण, जिसे PARDIG कहा जाता है, जिसे पेपर एक प्रयोगात्मक अनुमान के रूप में वर्णित करता है, जो एक अलग AI मॉडल द्वारा निर्मित है जो GPM कोर अवलोकन से विरल अंतरिक्ष‑रडार डेटा की भविष्यवाणी करता है।

WeatherNext 3 नवीकरणीय ऊर्जा उत्पादन के लिए भी भविष्यवाणियां पेश करता है। Google ने कहा कि मॉडल 100‑मीटर (लगभग टरबाइन की ऊँचाई) पर वायु गति का पूर्वानुमान देता है, जो पवन‑ऊर्जा उत्पादन के लिए उपयोगी है, साथ ही उच्च‑रिज़ॉल्यूशन क्लाउड कवर और सौर विकिरण स्तर प्रदान करता है ताकि सौर फार्म जमीन‑स्तर की धूप का अनुमान लगा सकें।

रिपोर्टेड मूल्यांकन परिणाम

मध्यम‑रेंज वैश्विक वर्षा पूर्वानुमानों में, Google ने IMERG के मुकाबले CRPS में 60 % तक सुधार, MRMS रडार‑आधारित उत्पाद के लिए 30 % और शुरुआती लीड टाइम पर वर्षा मापने वाले गेज के मुकाबले 10 % सुधार की रिपोर्ट की। पेपर में यह भी कहा गया है कि प्रशिक्षण से बाहर रखे गए मौसम स्टेशनों के विरुद्ध मूल्यांकनों में, स्टेशन हेड 2‑मीटर तापमान के लिए CRPS में WeatherNext 2 की तुलना में 30 % और ECMWF ENS सिस्टम की तुलना में छोटे लीड टाइम पर 40 % सुधार करता है।

पेपर में 1 जुलाई से 11 अगस्त, 2026 तक के छह‑सप्ताह के अवधि में संचालन डेटा फ़ीड का उपयोग करके एक क्वासी‑रियल‑टाइम मूल्यांकन का विवरण भी दिया गया है। इस मूल्यांकन में, लेखकों ने रिपोर्ट किया कि WeatherNext 3 ने ECMWF के AIFS ENS v2 को सभी ऊपरी‑स्तर के चर में पीछे छोड़ दिया, पहले पूर्वानुमान सप्ताह में औसत लगभग 10 % सुधार के साथ, और एन्सेम्बल औसत उष्णकटिबंधीय साइक्लोन ट्रैक और तीव्रता त्रुटि में WeatherNext 2 की तुलना में छोटे लेकिन निरंतर सुधार दिखाए।

पेपर में सीमाओं का भी उल्लेख है। लेखकों ने व्यक्तिगत पूर्वानुमान नमूनों में दृश्य स्थानिक और समयिक कलाकृतियों को नोट किया है, जिसमें मॉडल की मेष संरचना को दर्शाने वाले षट्कोणीय पैटर्न, कुछ आउटपुट हेड्स में छह‑घंटे की सीमाओं पर समयिक असततता, और स्टेशन हेड में प्रति‑सदस्य वैश्विक गर्म‑या‑ठंडा पक्षपात शामिल हैं। उन्होंने कहा कि मार्जिनल आँकड़े जैसे एन्सेम्बल क्वांटाइल अधिकांशतः कलाकृति‑रहित हैं, सिवाय अंटार्कटिका के जहाँ स्टेशन डेटा विरल है।

Google उत्पादों में उपलब्धता

WeatherNext 3 3 सितंबर, 2026 से Google Search, Gemini ऐप, Google Maps, Google Maps Platform Weather API, और Google Earth Engine में मौसम अनुभवों को शक्ति प्रदान करना शुरू करता है। Google ने कहा कि जब लोग एक दिन या उससे अधिक आगे की योजना बनाते हैं, तो उन्हें 50 % तक अधिक सटीक वर्षा पूर्वानुमान दिखेंगे, जिसमें सबसे बड़े सुधार उन क्षेत्रों में होंगे जहाँ पूर्वानुमान ऐतिहासिक रूप से कम भरोसेमंद रहे हैं।

शोधकर्ता, डेवलपर और व्यवसाय डेटा को क्वेरी करें और Earth Engine में या Google Cloud Storage से Zarr फ़ॉर्मेट में इसे बड़े पैमाने पर डाउनलोड कर सकते हैं। Google’s डेवलपर दस्तावेज़ीकरण मॉडल को 64 एन्सेम्बल सदस्यों में घंटे‑वार प्रारंभित 15‑दिन के वैश्विक संभाव्यात्मक पूर्वानुमान प्रदान करने वाला बताता है, और Google Cloud पर एक कस्टम इन्फ़रेंस विकल्प सूचीबद्ध करता है जो ग्राहकों को समर्पित एक्सेलेरेटर पर एन्सेम्बल आकार और पूर्वानुमान क्षितिज पर नियंत्रण के साथ अनुकूलित पूर्वानुमान बनाने की अनुमति देता है। ये पूर्वानुमान वास्तविक समय में Weather Lab के माध्यम से भी देखे जा सकते हैं, जो Google DeepMind का इंटरैक्टिव विज़ुअलाइज़ेशन साइट है।

Google की घोषणा में एक अस्वीकरण शामिल है कि WeatherNext एक स्वचालित, प्रयोगात्मक AI प्रणाली है और उपयोगकर्ताओं को आधिकारिक पूर्वानुमानों, गंभीर मौसम चेतावनियों, और सार्वजनिक सुरक्षा सलाह के लिए स्थानीय मौसम विज्ञान एजेंसियों या राष्ट्रीय मौसम सेवाओं से संपर्क करना चाहिए।