Google DeepMind сообщил, что открыл код и веса моделей WeatherNext для более раннего и точного прогнозирования тропических циклонов.
По оценке разработчиков, трёхдневный прогноз WeatherNext по точности сопоставим с двухдневным прогнозом прежних моделей. Система одновременно предсказывает траекторию, интенсивность и структуру ветра циклона.
Модель обучили почти на 20 ТБ глобальных атмосферных данных и базе IBTrACS, которая охватывает около 5000 исторических штормов. Для одного циклона WeatherNext может рассчитать 1000 сценариев, включая редкие варианты быстрого усиления.
Один прогноз на 15 дней система формирует менее чем за минуту на TPU. При этом ей достаточно входных данных с разрешением 28 на 28 км — примерно в 100 раз грубее, чем у традиционных моделей высокой детализации.
Во время сезона ураганов 2025 года модель помогла Национальному центру ураганов США спрогнозировать быстрое усиление урагана «Мелисса» и его выход на сушу на Ямайке. Это дало экстренным службам дополнительное время на подготовку.
Google DeepMind опубликовал код и веса WeatherNext Cyclones, WeatherNext 2 и компактной WeatherNext 2-mini. Компания подчёркивает, что официальные предупреждения о погоде нужно получать у национальных и местных метеослужб.
