Mô hình thời tiết WeatherNext 2 của Google đạt được thời gian cảnh báo bão nhiệt đới thêm một ngày, trở thành mã nguồn mở

Google đã xuất bản một kết quả được đánh giá ngang hàng cho mô hình thời tiết WeatherNext AI, tuyên bố đạt được độ chính xác hàng đầu trong việc dự đoán bão nhiệt đới và đạt được lợi thế về thời gian mà công ty mô tả là tương đương với một thập kỷ tiến bộ về mặt thời tiết được nén vào một hệ thống duy nhất. Bài báo được xuất bản trên tạp chí Nature vào ngày 6 tháng 8 năm 2026, và Google đang mở nguồn mã cho các mô hình này cùng với bài báo.

Số liệu nổi bật là thời gian cảnh báo. Đối với các cơn bão từ năm 2023 đến 2025, dự đoán về đường đi, cường độ và cấu trúc gió của WeatherNext có trung bình một ngày hoặc hơn so với các mô hình hoạt động hàng đầu — có nghĩa là dự báo 3 ngày của nó khớp với những gì các hệ thống trước đây cung cấp ở 2 ngày. Trong dự báo bão, nơi quyết định sơ tán và chuẩn bị phụ thuộc vào từng giờ, thì biên độ đó là chỉ số quan trọng.

Công việc này là kết quả của sự hợp tác giữa Google DeepMind và các nhà nghiên cứu của Google Research và các nhà dự báo hoạt động tại Trung tâm Quốc gia về Bão, Viện Nghiên cứu Khí quyển Hợp tác và Văn phòng Khí tượng Vương quốc Anh, trong số đó có một số người là đồng tác giả của bài báo.

Những gì bài báo trên Nature báo cáo

Bài báo giới thiệu WeatherNext Cyclones, một mô hình AI tạo ra dự báo tập hợp về đường đi, cường độ và kích thước của một cơn bão nhiệt đới lên đến 15 ngày. Đánh giá chống lại các hệ thống hoạt động hàng đầu về các cơn bão từ năm 2023-2025, nó đạt được trung bình 24 giờ hoặc hơn về thời gian dự báo — một cải tiến mà các tác giả mô tả là tương đương với một thập kỷ tiến bộ hoạt động.

Dữ liệu đào tạo kết hợp phân tích khí quyển toàn cầu với cơ sở dữ liệu IBTrACS của gần 5.000 cơn bão lịch sử. Mô hình sử dụng Mạng lưới Tạo sinh Hàm số để tạo ra phân phối xác suất thay vì dự báo điểm đơn, và nó có thể mở rộng lên đến 1.000 thành viên (gấp 20 lần so với 50 thành viên của hệ thống trước), giúp bắt được tốt hơn các sự kiện hiếm nhưng có hậu quả cao như sự tăng cường nhanh chóng.

Một phát hiện nổi bật vì nó thách thức quan điểm trước đây. Độ phân giải không gian cao đã từng được coi là điều kiện cần thiết để có dự báo cường độ chính xác. WeatherNext Cyclones chạy trên đầu vào 28×28 kilômét, thô hơn khoảng 100 lần so với các mô hình khu vực truyền thống, và một phiên bản nhỏ gọn, WeatherNext 2-mini, hoạt động ở 111×111 kilômét và vẫn hoạt động tốt. Bài báo cho biết rằng độ phân giải cao không phải là điều kiện cần thiết để dự báo cường độ hàng đầu, và các nhà nghiên cứu lưu ý rằng họ vẫn chưa hiểu đầy đủ cách mô hình trích xuất tín hiệu cường độ từ dữ liệu thô. Họ đánh dấu nó là một câu hỏi nghiên cứu mở cho cộng đồng bây giờ khi các trọng số đã được công khai.

Đã được thử nghiệm trong một mùa hoạt động

Đánh giá không chỉ là hồi cứu. Trong mùa bão Đại Tây Dương năm 2025, mô hình chạy cùng với quy trình hoạt động của Trung tâm Quốc gia về Bão và giúp các nhà dự báo dự đoán sự tăng cường nhanh chóng và đổ bộ của cơn bão Melissa ở Jamaica đủ sớm để hỗ trợ cảnh báo sớm. Báo cáo xác minh năm 2025 của NHC ghi lại hiệu suất dự báo của mùa. Năm nay, hệ thống đang tạo ra 1.000 kịch bản có thể cho mỗi cơn bão để hỗ trợ việc ra quyết định của các nhà dự báo.

Các cơn bão nhiệt đới đã gây ra hơn 700.000 ca tử vong và 1,4 nghìn tỷ đô la thiệt hại kinh tế trong 50 năm qua, theo số liệu được trích dẫn trong bài đăng của DeepMind. Chi phí của sai sót dự báo được đo lường bằng cả hai.

Những gì Google đang phát hành

Phiên bản mã nguồn mở bao gồm ba biến thể mô hình: WeatherNext Cyclones, phiên bản đã chạy trong mùa bão và kết quả của nó xuất hiện trong bài báo; WeatherNext 2, bản cập nhật mà Google đã hoạt động hóa vào tháng 10 năm 2025; và WeatherNext 2-mini, phiên bản nhỏ gọn chạy trên một TPU duy nhất trong một notebook Colab miễn phí. Mã và trọng số cho cả ba đều có sẵn trên GitHub.

Dự báo cũng có thể được khám phá trên Weather Lab, mà Google đã mở rộng từ theo dõi bão đến dự báo toàn cầu đầy đủ bao gồm nhiệt độ, lượng mưa và tốc độ gió. Cả mô hình và Weather Lab đều nằm trong Google Earth AI. Một dự báo 15 ngày duy nhất chỉ mất dưới một phút trên một TPU. Giới hạn về việc áp dụng bây giờ là chuyên môn và tích hợp, không phải tính toán.