Google DeepMind e Google Research hanno presentato WeatherNext 3, il nuovo modello AI dedicato alle previsioni meteorologiche globali. Il sistema punta a rendere le previsioni più frequenti, dettagliate e precise grazie all’utilizzo di dati satellitari in tempo reale, una risoluzione fino a 5 chilometri e aggiornamenti ogni ora. La tecnologia è destinata a essere integrata in diversi prodotti Google, tra cui Search, Gemini, Maps, Google Maps Platform ed Earth Engine.
WeatherNext 3 aggiorna le previsioni ogni ora
Uno dei principali cambiamenti rispetto a WeatherNext 2 riguarda la quantità e la frequenza dei dati utilizzati. Il nuovo modello combina le informazioni storiche con mosaici satellitari geostazionari aggiornati ogni ora, così da avere una rappresentazione più vicina alle condizioni atmosferiche effettivamente presenti.
WeatherNext 3 produce quindi nuove previsioni ogni 60 minuti, arrivando a una risoluzione di 5 chilometri per variabili come temperatura e umidità, 10 chilometri per altre variabili della superficie e 25 chilometri per quelle atmosferiche, come la velocità del vento. Nel complesso, Google parla di un quadro meteorologico globale circa cinque volte più dettagliato rispetto a WeatherNext 2, che lavorava su una griglia di 25 chilometri con aggiornamenti ogni sei ore.
Il modello utilizza inoltre direttamente dati provenienti da stazioni meteorologiche, riuscendo a tenere maggiormente conto di elementi locali come montagne, valli e coste.
Più precisione sulla pioggia e sugli eventi improvvisi
La maggiore frequenza degli aggiornamenti è particolarmente importante quando le condizioni cambiano rapidamente. Temporali, fronti atmosferici e sistemi di precipitazione possono infatti svilupparsi in tempi brevi, rendendo meno efficaci previsioni basate su dati meno recenti.
Per migliorare proprio questo aspetto, WeatherNext 3 è stato addestrato utilizzando due fonti di dati sulle precipitazioni: IMERG di NASA, basato su osservazioni satellitari, e una rianalisi globale delle precipitazioni sviluppata da Google a partire da dati satellitari e radar.
Secondo le valutazioni riportate da Google, nei test sulle previsioni globali a medio termine il modello ha ottenuto un miglioramento del Continuous Ranked Probability Score fino al 60% rispetto a IMERG, del 30% rispetto a MRMS e del 10% rispetto alle misurazioni dei pluviometri nei primi intervalli temporali.
Questi risultati sono associati anche a una maggiore capacità di individuare i confini dei sistemi temporaleschi e le fasce di precipitazione intensa, evitando le rappresentazioni più sfocate dei modelli precedenti.
L’AI prevede anche il potenziale delle rinnovabili
WeatherNext 3 non si limita alle previsioni meteorologiche tradizionali. Il modello include infatti variabili pensate specificamente per il settore delle energie rinnovabili.
Tra queste ci sono le previsioni della velocità del vento a 100 metri di altezza, una quota indicativa dell’altezza delle turbine eoliche, insieme a dati ad alta risoluzione sulla copertura nuvolosa e sui livelli di radiazione solare.
Queste informazioni possono essere utilizzate per stimare la produzione degli impianti eolici e fotovoltaici. Per gli operatori delle reti elettriche e gli sviluppatori di energie rinnovabili, l’obiettivo è prevedere con maggiore precisione quanta energia sarà disponibile e confrontarla con la domanda dei consumatori.
Google sottolinea inoltre l’importanza della maggiore risoluzione per aree come America Latina, Africa e Asia-Pacifico, dove i costi dei supercomputer hanno storicamente limitato la disponibilità di modelli regionali ad alta risoluzione.
WeatherNext 3 arriva nei principali servizi Google
La nuova tecnologia viene integrata nell’ecosistema Google. WeatherNext 3 alimenterà Google Search, l’app Gemini, Google Maps, Google Maps Platform Weather API e Google Earth Engine.
I dati meteorologici globali aggiornati ogni ora saranno inoltre disponibili per ricercatori, sviluppatori e aziende attraverso BigQuery ed Earth Engine, oltre che tramite download in blocco da Google Cloud Storage.
Per gli utenti, uno degli effetti più immediati riguarda le previsioni delle precipitazioni: quando si programma qualcosa con almeno un giorno di anticipo, Google indica previsioni fino al 50% più accurate, con i miglioramenti più significativi nelle aree dove le previsioni risultavano storicamente meno affidabili.
