Google DeepMind ve Google Research, Brightband'in bağımsız değerlendirmelerine göre bugüne kadarki en gelişmiş ve en doğru küresel hava durumu modelini oluşturan WeatherNext 3'ü resmi olarak sundu. Bu model, doğrudan gerçek gözlemlerden öğrenerek hava olayları için hızlı ve yerel tahminler sağlar.

WeatherNext 3'ün Temel Özellikleri:
Eşsiz Zamansal ve Mekansal Hassasiyet: Model, küresel rüzgarlar ile yerel topoğrafya arasındaki fiziksel dengeyi koruyarak birden fazla mekansal çözünürlükte saatlik tahminler üretir.

Gelişmiş Arayüz Gösterimi: Sıcaklık ve nem gibi temel değişkenleri 5 km çözünürlükte, diğer yüzey değişkenlerini 10 km'de ve rüzgar hızı gibi atmosferik değişkenleri 25 km'de gösterir. Bu da önceki sürüme (WeatherNext 2) kıyasla yaklaşık beş kat daha keskin bir küresel görüntü sunar.

Gerçek Küresel Verilere Dayanma: Küresel uydu verilerinin bir mozaiğini kullanan WeatherNext 3, sapmaları olan geleneksel Geleneksel Sayısal Hava Tahmini (NWP) modellerine bağımlı kalmak yerine her saat yeni bir tahmin elde eder.

Meteoroloji İstasyonu Verileri: Model, doğrudan meteoroloji istasyonlarının verileri üzerinde eğitilmiştir; bu da daha önce süper bilgisayarların yüksek maliyeti nedeniyle ihmal edilen Latin Amerika, Afrika ve Asya-Pasifik bölgelerinde doğru tahminler sunulmasına yardımcı olur.

Temiz Enerji Gelişimi (Renewable Energy): Model, şebeke operatörlerinin temiz enerji planlamasına yardımcı olmak amacıyla bulut örtüsü seviyeleri ve güneş radyasyonunun yanı sıra 100 metre yükseklikteki rüzgar hızını (rüzgar türbinleri için) tahmin eder.

Yağış Tahmin Hassasiyeti: NASA IMERG verileri ve radarlar üzerinde eğitilmesi sayesinde model, yağış tahmininde büyük bir gelişme kaydederek IMERG'ye kıyasla CRPS'de %60'a varan bir iyileşme gösterir.

Farklı Alanlarda Kullanılabilirlik:
Veriler BigQuery ve Earth Engine aracılığıyla taranabilir veya Google Cloud Storage'dan indirilebilir.

Ayrıca bugünden itibaren model, Google Search, Gemini uygulaması, Google Maps, Google Maps Weather API platformu ve Google Earth Engine içinde hava durumu deneyimleri sağlamaya başlayacak; böylece kullanıcılar bir gün veya daha öncesinden planlama yaparken %50'ye kadar daha doğru yağış tahminleri görebilecekler.