أطلقت Google في الثامن من سبتمبر الإصدار الثالث من نموذج WeatherNext للتنبؤ بالطقس بالذكاء الاصطناعي، مع أبرز تغيير يتمثل في إضافة بيانات الأقمار الاصطناعية. التفاصيل وردت في ورقة بحثية، والتحديث يقلل الفجوة الزمنية بين الظروف الجوية الحالية وتوليد توقع جديد.
أصبحت نماذج الطقس بالذكاء الاصطناعي لاعبين رئيسيين في مجال التنبؤ، إذ تقدم أداءً مشابهاً للنماذج التقليدية المعتمدة على الفيزياء لكنها تحتاج طاقة حوسبية أقل بكثير. هذه الكفاءة تعني إمكانية تشغيلها بشكل أكثر تكراراً، منتجةً توقعات محدثة بدقة أعلى وعلى فترات أقصر من أنظمة التنبؤ العددي التقليدية.
اعتمدت معظم نماذج الطقس بالذكاء الاصطناعي كلياً على التحليلات إعادة — لقطات شاملة عالمية للغلاف الجوي تُنتج كل ست إلى اثنتي عشرة ساعة وتجمع كل البيانات المتاحة في صورة واحدة متسقة. ورغم فائدتها، قد تفقد التحليلات معلومات من مصادر البيانات الخام أثناء عملية الدمج، ودورة إنتاجها كل ست إلى اثنتي عشرة ساعة تعني أنها دائماً متأخرة عن الظروف الحالية. نموذج WeatherNext 3 يدمج الآن بعض بيانات الأقمار الاصطناعية مباشرة، متجاوزاً خطوة التحليل وملتقطاً ظروفاً أكثر راهنية لتحسين دقة التوقعات قصيرة المدى.
يمثل التحديث اتجاهاً أوسع نحو نماذج طقس أكثر تطوراً في كيفية استهلاك البيانات، متجاوزة التدريب على التحليلات وحدها نحو دمج ملاحظات آنية. قد يؤدي هذا إلى توقعات أفضل ملموساً على المدى القصير، خاصة للأحداث الجوية سريعة التغير حيث كل ساعة تأخير تحدث فرقاً في الاستعداد للطوارئ والتخطيط اليومي.