Googleov WeatherNext 3 računa prognozu svakog sata, a programeri je čitaju iz BigQueryja

Modeli za prognozu vremena se obično objave kao istraživanje, a do programera stignu mnogo kasnije. WeatherNext 3 su Google DeepMind i Google Research objavili 3. septembra 2026. Taj model ide obrnutim redom: podaci prognoze se istog dana čitaju u okruženjima BigQuery i Earth Engine, a veće količine se preuzimaju iz Google Cloud Storagea.

Šta je u modelu promijenjeno

Najveća izmjena je u tome iz čega model uči. Većina modela vremena zasnovanih na vještačkoj inteligenciji, uključujući i prethodni WeatherNext 2, uči iz izlaza numeričke prognoze, a to su fizičke simulacije čiji podaci kasne šest sati. WeatherNext 3 umjesto toga prima mozaik podataka s geostacionarnih satelita uživo, pa novu prognozu daje svakog sata, i svaka se oslanja na najnovija osmatranja.

Druga izmjena je u finoći mreže. Prizemne veličine kao što su temperatura i vlaga izlaze na pet kilometara, ostale prizemne na 10, a veličine u atmosferi, među njima i brzina vjetra, na 25 kilometara. Google ukupnu sliku opisuje kao otprilike pet puta oštriju od one koju je davao WeatherNext 2, koji je računao na mreži od 25 kilometara i u koracima od šest sati. Model uz to uči i pravo iz rijetkih osmatranja meteoroloških stanica, i zato mreža od pet kilometara može da uzme u obzir dolinu ili obalu.

• Prognoza svakog sata umjesto u koracima od šest sati.
• Mreža od pet kilometara za temperaturu i vlagu, 10 kilometara za ostale prizemne veličine, 25 kilometara za one u atmosferi.
• Brzina vjetra na 100 metara visine, oblačnost i sunčevo zračenje, namijenjeni procjeni proizvodnje iz vjetra i sunca.

Brojke o padavinama i ko ih je izmjerio

Padavine su oduvijek bile najslabija strana globalnih modela, i baš tu Google navodi svoje brojke. U poređenju s osnovnim modelima, rezultat CRPS je bolji do 60 odsto u odnosu na NASA-in IMERG, 30 odsto u odnosu na MRMS i 10 odsto u odnosu na mjerenja kišomjerima za rane rokove. Za obične korisnike, a ne za istraživače, Google zasebno navodi slučaj planiranja dan unaprijed: prognoza padavina je tada tačnija do 50 odsto.

Ta poređenja je uradio sam Google. Širu tvrdnju, da je riječ o najtačnijem globalnom modelu vremena do sada, pripisuje nezavisnim mjerenjima uživo firme Brightband, i tu razliku treba zadržati. Proizvođačeva ocjena sopstvenog modela i tuđa rang-lista koja se ažurira uživo dvije su različite vrste dokaza, a objava se poziva na obje.

Gdje se modelu pristupa

Pristup je ono zbog čega je ovo alat, a ne saopštenje. Prognoza za cijelu planetu, osvježena svakog sata, dostupna je bez ijednog koraka postavljanja modela, a isti model istog dana počinje da pokreće prikaz vremena u proizvodima za krajnje korisnike.

• Podaci prognoze se čitaju u okruženjima BigQuery i Google Earth Engine ili preuzimaju u većim količinama iz Google Cloud Storagea.
• Uslugu Google Maps Platform Weather API poslužuje novi model.
• Google pretraga, aplikacija Gemini i Google Mape počinju da ga koriste od dana objave.