Google DeepMind 推出了 WeatherNext 3，這是一款全球天氣 AI 模型，其預測解析度比前代產品 WeatherNext 2 大幅提升。該模型是一個集成模型，透過攝取即時靜止衛星觀測資料，每小時進行初始化，為關鍵地表變數提供高達 5 公里解析度的每小時更新。

WeatherNext 3 能以 5 公里解析度呈現溫度和濕度等關鍵地表變數，其他地表變數為 10 公里，風速等大氣變數為 25 公里。

由於該模型直接從原始衛星影像而非傳統物理模擬中學習，因此能提供更及時且精確的全球天氣圖景。這項進展有望提高農業和災害預測等關鍵領域的準確性，可能挽救數十萬人的生命。

事件背景

傳統天氣模型依賴複雜的物理模擬來預測大氣條件，這不僅計算成本高，對快速變化的反應也可能較慢。像 WeatherNext 3 這樣的 AI 驅動模型利用機器學習處理大量觀測資料（如衛星影像），透過捕捉細微細節，實現更快且可能更準確的預測。

社群觀察

社群成員對該模型提升預測可靠性的潛力表示熱情，有使用者預測五年內預測準確率將達 99%。其他人則強調其實際影響，指出透過更佳的農業預測，它可能挽救生命並防止糧食短缺。