Google dropper fysikksimulering i WeatherNext 3

Google DeepMind og Google Research lanserte WeatherNext 3 den 3. september 2026, ifølge Googles egen kunngjøring. Modellen bryter med hvordan KI-værvarsling har vært bygget til nå: i stedet for å trene på utdata fra numeriske værvarslingsmodeller, spiser den en mosaikk av levende geostasjonære satellittobservasjoner og produserer et ferskt varsel hver time.

Skillet er praktisk, ikke akademisk. Numeriske modeller er fysikksimuleringer som kjøres på superdatamaskiner og bærer med seg seks timers etterslep i dataene. Det etterslepet gir skjevheter nettopp for de variablene som endrer seg raskest, som nedbør og bakketemperatur. WeatherNext 3 varsler temperatur og fuktighet ned til fem kilometers oppløsning, andre overflatevariabler på ti kilometer og atmosfæriske variabler som vindhastighet på 25. Forgjengeren WeatherNext 2 lå på 25 kilometer i seks timers intervaller, så bildet er omtrent fem ganger skarpere. Modellen trener også direkte på observasjoner fra enkeltstående værstasjoner, som er det som lar den fange kystlinjer, daler og fjellsider.

Nedbør er der gevinsten er størst. Google trente modellen på NASAs satellittbaserte IMERG-datasett og sin egen globale nedbørsreanalyse bygget på satellittradar.

Google oppgir at uavhengige sanntidsevalueringer fra Brightband rangerer WeatherNext 3 som den mest treffsikre globale værmodellen så langt. Dataene er ikke låst inne i Google Search og Gemini: du kan spørre dem direkte i BigQuery og Earth Engine, bulk-laste dem fra Google Cloud Storage, eller gå via Google Maps Platform Weather API. Modellen varsler også vindhastighet på 100 meter, omtrent turbinhøyde, pluss skydekke og solinnstråling.

For deg som bygger betyr det at time-oppdaterte varsler på fem kilometers rutenett nå er et API-kall unna, uten at du selv setter opp en modell.