天氣預報長期仰賴政府機構以超級電腦運行物理模型,成本高、更新較慢;深度學習雖能加速推演,仍受限於局地解析度、降雨判讀及觀測延遲。Google DeepMind與Google Research開發WeatherNext 3,直接納入即時衛星與測站資料,應用可涵蓋防災、農業、交通與再生能源調度。
Google於2026年9月3日發表WeatherNext 3,每小時更新預報,關鍵地表變數解析度達5公里,較前代25公里精細5倍。Google稱降水CRPS最高改善60%,一天以上預報準確度最多提高50%;Brightband評測指其勝過微軟、輝達、ECMWF與美國國家氣象局模型,並導入搜尋、Gemini與地圖等服務。
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這個事件的歷史脈絡Google開源WeatherNext AI氣象模型 可預測15天極端天氣
熱帶氣旋的路徑、強度與生成時間難以同時精準掌握,傳統數值模式又高度仰賴超級電腦。Google DeepMind與Google Research開發WeatherNext,結合全球大氣再分析資料及近5,000個氣旋的45年紀錄,以機率式集合預報呈現多種情境,對災害預警與疏散決策尤其重要。
Google於2026年8月6日開放WeatherNext 2、WeatherNext Cyclones與輕量版Cyclones Mini的程式碼及預訓練權重。主力模型在單一TPU上不到1分鐘即可生成最長15天、50種情境的預報;《Nature》研究顯示,其路徑、強度與風場結構預測平均增加24小時有效領先時間。
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