Google анонсировала ИИ-модель WeatherNext 3 для рынка энергетики
Google выпустила новую ИИ-модель прогнозирования погоды WeatherNext 3, нацеленную на энергетический рынок.
WeatherNext 3 учитывает новые переменные, которые напрямую влияют на оценку выработки и риски для электросетей: скорость ветра на высоте 100 метров, облачность и объем солнечного света, доходящего до поверхности.
По характеристикам новая версия стала детальнее и оперативнее: строит глобальный прогноз с обновлением каждый час и дает детализацию до 5 км для приземных переменных (температура, влажность) и до 11 км для осадков. Для сравнения, WeatherNext 2 работала по сетке 25 км и обновлялась раз в шесть часов.
По данным Google, вместо полной зависимости от симуляций, WeatherNext 3 обучена на данных метеостанций, а спутниковые снимки использует при построении прогнозов. Такой подход, по словам старшего исследователя Google DeepMind Илана Прайса, сократил информационную задержку с 7 до 3–4 часов.
Компания заявила об улучшении точности оценки осадков:
- до 60% относительно NASA IMERG;
- до 30% по сравнению с MRMS;
- до 10% — с дождемерами на ранних горизонтах прогноза.
Однако обучение исключительно на исторических паттернах может стать проблемой во время беспрецедентных погодных аномалий, тогда как традиционные физические модели опираются на фундаментальные законы атмосферы.
Модель интегрировали в Google Search, Gemini, Google Maps и Google Maps Platform Weather API. Для корпоративных клиентов доступ открыли через BigQuery, Earth Engine и Google Cloud Storage, что избавляет клиентов от необходимости самостоятельно разворачивать ПО.
При запуске Google не раскрыла стоимость корпоративной подписки на WeatherNext 3.
Рынок метеоданных
По данным отчета S&P Global Market Intelligence US Grid Outlook 2026, солнечная генерация и накопители названы основными источниками новых мощностей в США в 2026 году: 51,2 ГВт и 25,7 ГВт соответственно из более чем 90 ГВт запланированных.
Спрос на оперативную информацию об изменении погодных условий объясняется высокой ценой ошибки в планировании закупок.
Например, если ветровую генерацию недооценили, недостающую электроэнергию приходится докупать в последний момент — часто у газовых станций. Если прогноз завышен, выработку ветровых и солнечных станций могут ограничивать, потому что сеть не способна принять весь объем.
Основными конкурентами техгиганта 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 скупает чистую энергию для питания вычислительных кластеров, и точные прогнозы генерации прямо влияют на ее финансовые показатели.
Напомним, в марте 2026 года исследователи из Великобритании и Канады разработали ИИ-модель Aardvark Weather для прогнозирования погоды.