Google DeepMind 与 Google Research 官方正式推出先进的 WeatherNext 3 模型；根据 Brightband 的独立评估，该模型构成了迄今为止全球最先进、最准确的气象模型。该模型直接从真实观测数据中学习，为气象事件提供快速且 localized 的预测。

WeatherNext 3 的主要特点：
前所未有的时空精度： 该模型在多个空间分辨率下生成逐小时预测，保持了全球风场与局部地形之间的物理平衡。

先进的界面表示： 温度和湿度等关键变量以 5 公里的分辨率显示，其他地表变量以 10 公里显示，风速等大气变量以 25 公里显示。这提供了一个比上一版本（WeatherNext 2）清晰近五倍的全球图像。

基于真实全球数据： 通过使用全球卫星数据的拼接镶嵌，WeatherNext 3 每小时获取一次新预测，而不是仅依赖存在偏差的传统数值天气预报（NWP）模型。

气象站数据集成： 该模型直接根据地面气象站数据进行训练，这有助于为拉丁美洲、非洲和亚太地区提供精准预测，而这些地区此前因超级计算机的高昂成本而被忽视。

清洁能源开发（Renewable Energy）： 该模型可预测 100 米高度（用于风力涡轮机）的风速以及云量和太阳辐射水平，以帮助电网运营商进行清洁能源规划。

降水预测准确度： 通过在 NASA IMERG 数据和雷达网络上进行训练，该模型在降雨预测方面取得了巨大提升，与 IMERG 相比，CRPS 指标改善高达 60%。

在不同领域的可用性：
可通过 BigQuery 和 Earth Engine 查询数据，或直接从 Google Cloud Storage 下载。

此外，从今天开始，该模型将开始在 Google Search、Gemini 应用程序、Google Maps、Google Maps Weather API 平台和 Google Earth Engine 中提供气象预测体验，使用户在提前一天或更长时间进行规划时，能够看到准确度提高多达 50% 的降雨预测。