Google представила WeatherNext 3: почасовые ИИ-прогнозы для энергетики

Google представила новую ИИ-модель прогнозирования погоды WeatherNext 3, ориентированную на энергетический рынок. Она учитывает дополнительные переменные, которые напрямую влияют на оценку выработки энергии и риски для электросетей: скорость ветра на высоте 100 метров, облачность и объем солнечного света, достигающего поверхности.
Новая версия стала более детальной и оперативной: глобальный прогноз обновляется каждый час, а детализация составляет до 5 км для приземных переменных (температура, влажность) и до 11 км для осадков. Для сравнения, предыдущая модель WeatherNext 2 работала с сеткой 25 км и обновлялась раз в шесть часов.
По данным Google, вместо полной зависимости от симуляций WeatherNext 3 обучается напрямую на данных метеостанций и свежих спутниковых снимках. Старший исследователь Google DeepMind Илан Прайс сообщил, что такой подход сократил информационную задержку с 7 до 3–4 часов.
Компания также заявила об улучшении точности оценки осадков: до 60% по сравнению с NASA IMERG, до 30% относительно MRMS и до 10% — с наземными дождемерами на ранних горизонтах прогноза.
Однако обучение исключительно на исторических паттернах может стать проблемой при беспрецедентных погодных аномалиях, тогда как традиционные физические модели опираются на фундаментальные законы атмосферы.
Модель интегрировали в Google Search, Gemini, Google Maps и Google Maps Platform Weather API. Корпоративные клиенты получили доступ через BigQuery, Earth Engine и Google Cloud Storage, что избавляет их от необходимости самостоятельно разворачивать программное обеспечение. Стоимость корпоративной подписки на WeatherNext 3 при запуске не раскрывается.
Что касается рынка метеоданных, то согласно отчету S&P Global Market Intelligence US Grid Outlook 2026, солнечная генерация и накопители энергии названы основными источниками новых мощностей в США в 2026 году: 51,2 ГВт и 25,7 ГВт соответственно из более чем 90 ГВт запланированных.
Высокий спрос на оперативную информацию о погодных условиях объясняется дорогой ценой ошибок в планировании закупок электроэнергии. Например, если ветровую генерацию недооценили, недостающую энергию приходится докупать в последний момент — часто у газовых станций. Если прогноз завышен, выработку ветровых и солнечных станций могут ограничивать, поскольку сеть не способна принять весь объем.
Основными конкурентами Google на рынке погодных данных для энергетики выступают Vaisala, Solcast, WindGEMINI от DNV, IBM HyperWatch и швейцарская Jua.
Для самой Google выпуск WeatherNext 3 — это не просто новый продукт, но и инструмент оптимизации собственных расходов: корпорация закупает чистую энергию для питания вычислительных кластеров, и точные прогнозы генерации напрямую влияют на ее финансовые показатели.
Напомним, в марте 2026 года исследователи из Великобритании и Канады разработали ИИ-модель Aardvark Weather для точного прогнозирования погоды.


