Google DeepMind e Google Research hanno presentato il 3 settembre WeatherNext 3, un modello meteorologico globale che genera una nuova previsione ogni ora. Utilizza mosaici aggiornati di satelliti geostazionari e osservazioni delle stazioni meteo. I risultati iniziano ad alimentare Ricerca Google, l'app Gemini, Maps, Google Maps Platform ed Earth Engine; i dati previsionali sono disponibili anche tramite servizi cloud.

Il modello offre una griglia di circa cinque chilometri per temperatura superficiale e punto di rugiada, dieci chilometri per altre variabili di superficie e 25 chilometri per alcuni campi atmosferici. WeatherNext 2 usava una griglia globale di 25 chilometri e intervalli di sei ore. Una griglia cinque volte più fine per certe variabili non significa da sola una previsione locale cinque volte più accurata: contano anche qualità dei dati, orizzonte e tipo di fenomeno.

Per le previsioni probabilistiche di precipitazione a medio termine, Google dichiara miglioramenti del CRPS fino al 60% rispetto alle osservazioni NASA IMERG, al 30% rispetto ai radar statunitensi MRMS e al 10% rispetto ai pluviometri nei primi orizzonti. Per i prodotti consumer indica fino al 50% di precisione in più nelle precipitazioni da un giorno in avanti. La formula fino a è essenziale: sono massimi in confronti specifici, non un guadagno garantito ovunque.

L'Operational WeatherBench dal vivo di Brightband colloca WeatherNext 3 tra i migliori sistemi globali in valutazione operativa, riducendo la possibilità di scegliere solo episodi storici favorevoli. Servirà comunque un'osservazione più lunga di estremi, guasti dei sensori e regioni diverse. Il modello aggiunge anche vento all'altezza delle turbine, copertura nuvolosa e radiazione solare per l'energia, ma Google raccomanda esplicitamente di seguire i servizi meteorologici nazionali per le allerte ufficiali.