Погода Google WeatherNext 2 получила полный день предупреждения о циклоне и открыла исходный код

Google опубликовал результаты исследования своей модели прогнозирования погоды WeatherNext AI, в которой утверждается, что она имеет высочайшую точность в прогнозировании тропических циклонов и опережает другие системы примерно на decade. Статья была опубликована в журнале Nature 6 августа 2026 года, и Google открыл исходный код моделей.

Основной показатель – время предупреждения. Для циклонов с 2023 по 2025 год прогнозы WeatherNext по траектории, интенсивности и структуре ветра имеют среднее преимущество более чем в один день по сравнению с другими оперативными моделями – это означает, что ее трехдневный прогноз соответствует тому, что другие системы давали за два дня. В прогнозировании циклонов, где решения об эвакуации и подготовке зависят от часов, этот показатель является наиболее важным.

Работа была проведена в сотрудничестве с исследователями Google DeepMind и Google Research, а также с оперативными прогнозистами Национального центра по наблюдению за ураганами, Кооперативного института исследований атмосферы и метеорологического агентства Великобритании, некоторые из которых являются соавторами статьи.

Что сообщает статья в Nature

Статья представляет модель WeatherNext Cyclones, которая производит ансамблевые прогнозы тропических циклонов до 15 дней. По сравнению с другими оперативными системами на штормах с 2023 по 2025 год, она получила среднее преимущество более чем в 24 часа по всем трем показателям: траектории, интенсивности и размеру.

Данные для обучения модели были получены путем объединения глобального анализа атмосферы с базой данных IBTrACS, содержащей почти 5 000 исторических штормов. Модель использует функциональные генеративные сети для получения распределений вероятностей, а не единичных прогнозов, и может масштабироваться до 1 000 членов ансамбля (в 20 раз больше, чем у предыдущей системы), что лучше отражает редкие, но высокозначимые события, такие как быстрая интенсификация.

Одно из открытий выделяется тем, что оно бросает вызов традиционным представлениям. Высокое пространственное разрешение долгое время считалось необходимым для точных прогнозов интенсивности. WeatherNext Cyclones работает с входными данными разрешением 28 на 28 километров, что примерно в 100 раз грубее, чем у традиционных региональных моделей, и компактная версия WeatherNext 2-mini работает с разрешением 111 на 111 километров и также показывает хорошую производительность. Статья утверждает, что высокое разрешение не является строгим требованием для прогнозирования интенсивности, и исследователи отмечают, что они еще не полностью понимают, как модель извлекает сигнал интенсивности из более грубых данных.

Уже протестировано в оперативном сезоне

Оценка не является чисто ретроспективной. В течение сезона ураганов 2025 года в Атлантике модель работала вместе с оперативным процессом Национального центра по наблюдению за ураганами и помогала прогнозистам предвидеть быструю интенсификацию и высадку урагана Мелисса на Ямайке достаточно заранее, чтобы поддержать раннее предупреждение. Отчет о проверке 2025 года Национального центра по наблюдению за ураганами документирует результаты прогнозирования за сезон. В этом году система генерирует 1 000 возможных сценариев для каждого циклона для поддержки процессов принятия решений прогнозистами.

Тропические циклоны за последние 50 лет вызвали более 700 000 смертей и 1,4 триллиона долларов экономических потерь, согласно цитированным в посте DeepMind данным. Стоимость ошибок прогнозирования измеряется и в жизнях, и в деньгах.

Что выпускает Google

Открытый исходный код включает три варианта моделей: WeatherNext Cyclones, версию, которая работала во время сезона ураганов и результаты которой представлены в статье; WeatherNext 2, более позднюю версию, которую Google ввела в эксплуатацию в октябре 2025 года; и WeatherNext 2-mini, компактную версию, которая работает на одном TPU в бесплатной тетради Colab. Код и веса для всех трех моделей доступны на GitHub.

Прогнозы также можно изучить на Weather Lab, которую Google расширил от отслеживания циклонов до полных глобальных прогнозов, включающих температуру, осадки и скорость ветра. И модели, и Weather Lab входят в состав Google Earth AI. Один прогноз на 15 дней занимает менее минуты на одном TPU. Ограничением на внедрение теперь является не вычислительная мощность, а экспертиза и интеграция.