قدّمت Google DeepMind وGoogle Research نموذج WeatherNext 3، الذي يدمج صور الأقمار الصناعية الساعية مع تحليلات الطقس السابقة لإنتاج توقعات جديدة كل ساعة. ويهدف النموذج إلى التنبؤ بهطول الأمطار والثلوج والظروف المحلية سريعة التغير بصورة أفضل مقارنة بالأنظمة التي تعمل ببيانات تتأخر نحو ست ساعات. وبينما ذكرت Google أن WeatherNext 3 هو أول نموذج عالمي للذكاء الاصطناعي عالي الدقة يستخدم الملاحظات الخام مباشرة، أوضحت WindBorne أن نموذج WeatherMesh 6 يستخدم الملاحظات الخام منذ أواخر 2025. ويتنبأ WeatherNext 3 بدرجات الحرارة والرطوبة بدقة 5 كيلومترات، وبالمتغيرات السطحية الأخرى بدقة 10 كيلومترات، وبالمتغيرات الجوية بدقة 25 كيلومترًا، كما يوفر تفاصيل أكثر بنحو خمس مرات مقارنةً بـ WeatherNext 2. وأُبلغ عن تحسن يصل إلى 60% في توقعات هطول الأمطار مقارنةً ببيانات IMERG، وإلى 30% مقارنةً بـ MRMS، وإلى 10% على المدى القصير في قياسات المحطات. ويشمل النموذج أيضًا متغيرات الطاقة المتجددة. ويمكن الوصول إلى البيانات المدمجة في Google Search وGemini وMaps والمنصات الأخرى عبر BigQuery وEarth Engine وCloud Storage.
لماذا هذا مهم
يتمثل الفرق الأساسي في WeatherNext 3 في استهداف جعل المعلومات المتعلقة بهطول الأمطار والظروف الجوية المحلية المتغيرة خلال فترة قصيرة أكثر حداثة، من خلال تسريع دورة التنبؤ. وقد يوسّع ذلك نطاق الاستفادة بالنسبة إلى المستخدمين الذين يحتاجون إلى متغيرات الطاقة المتجددة، وكذلك خدمات مثل Google Search وGemini وMaps التي تستخدم توقعات الطقس. كما يتيح توفير البيانات عبر BigQuery وEarth Engine وCloud Storage استخدام مخرجات النموذج في عمليات تحليل خارج منتجات Google نفسها. ومع ذلك، تظل إفادة Google بأنها أول نموذج عالمي عالي الدقة يستخدم الملاحظات الخام موضع جدل بسبب البيان المقابل الصادر عن WindBorne؛ كما أن تغير التحسينات المعلنة باختلاف مجموعات البيانات يترك مفتوحًا التساؤل حول الظروف التي يستمر فيها الأداء.
الخلفية
Google ليس اسمًا جديدًا في أرشيف FikirPilot: فقد نشرنا 14 خبرًا ورد فيه هذا الاسم خلال آخر 90 يومًا؛ وكان أحدثها مؤرخًا في 4 سبتمبر 2026.