Google DeepMind il 3 settembre 2026 ha presentato WeatherNext 3, il suo più accurato modello globale AI meteo fino ad oggi – e, dice la società, il primo a generare una previsione per ogni ora della giornata.
Risoluzione più nitida, aggiornamenti orali
WeatherNext 3 offre temperatura e umidità su una griglia di 5 chilometri, altre variabili di superficie a 10 chilometri e campi atmosferici come la velocità del vento a 25 chilometri. Questo è circa cinque volte più fine del suo predecessore WeatherNext 2, che ha usato una griglia uniforme di 25 chilometri in tutto. Piuttosto che correre solo ogni sei ore come i modelli classici, il sistema si rinfresca orariamente.
Imparare direttamente dai dati satellitari
Tecnicamente, DeepMind si basa su un cosiddetto Functional Generative Network, un trasformatore di rete che ingerisce dati satellitari geostazionari dal vivo insieme all’analisi storica. Poiché il modello impara direttamente dalle osservazioni crude piuttosto che dall’output dei modelli meteorologici numerici, rimuove un ritardo di sei ore. Per le precipitazioni, Google cita un miglioramento continuo della probabilità casuale fino al 60% rispetto al dataset di riferimento IMERG; per la pianificazione a medio raggio un giorno o più avanti, afferma previsioni di pioggia fino al 50 per cento più accurate.
Valore per griglie energetiche e uso quotidiano
Di particolare interesse per gli operatori della rete e gli sviluppatori di energia rinnovabile: WeatherNext 3 prevede velocità del vento a 100 metri – approssimativamente altezza del mozzo della turbina – così come copertura del cloud e radiazione solare, contribuendo alla stima dell’output dai beni eolici e solari. Le previsioni già alimentano Google Search, l’app Gemini e Google Maps; ricercatori e sviluppatori possono accedere ai dati tramite Earth Engine, BigQuery e Google Cloud Storage.
Fonti: blog.google · Deepmind.google · qz.com
