Google DeepMind ve Google Research, saatlik uydu görüntülerini geçmiş hava analizleriyle birleştirerek her saat yeni tahmin üreten WeatherNext 3 modelini tanıttı. Model, yaklaşık altı saat gecikmeli verilerle çalışan sistemlere kıyasla yağış, kar ve hızlı değişen yerel koşulları daha iyi öngörmeyi amaçlıyor. Google, WeatherNext 3’nin ham gözlemleri doğrudan kullanan ilk yüksek çözünürlüklü küresel yapay zeka modeli olduğunu belirtirken WindBorne, WeatherMesh 6 modelinin 2025’in sonlarından beri ham gözlemler kullandığını açıklıyor. WeatherNext 3; sıcaklık ve nemi 5, diğer yüzey değişkenlerini 10, atmosferik değişkenleri 25 kilometre çözünürlükte tahmin ediyor ve WeatherNext 2’ye göre yaklaşık beş kat ayrıntı sunuyor. Yağış tahminlerinde IMERG verilerine göre yüzde 60’a, MRMS’ye göre yüzde 30’a, istasyon ölçümlerinde kısa vadede yüzde 10’a kadar iyileşme bildiriliyor. Model, yenilenebilir enerji değişkenlerini de kapsıyor. Google Arama, Gemini, Maps ve diğer platformlara entegre edilen veriler BigQuery, Earth Engine ve Cloud Storage üzerinden erişilebilecek.
Neden önemli
WeatherNext 3’ün temel farkı, tahmin döngüsünü hızlandırarak kısa sürede değişen yağış ve yerel hava koşullarına ilişkin bilgiyi daha güncel hale getirmeyi hedeflemesi. Bu durum, hava tahminlerini kullanan Google Arama, Gemini ve Maps gibi hizmetlerin yanı sıra yenilenebilir enerji değişkenlerine ihtiyaç duyan kullanıcılar açısından kapsamı genişletebilir. Verilerin BigQuery, Earth Engine ve Cloud Storage üzerinden sunulması, model çıktılarının Google’ın kendi ürünleri dışındaki analiz süreçlerinde de kullanılabilmesini sağlar. Bununla birlikte, Google’ın ham gözlemleri kullanan ilk yüksek çözünürlüklü küresel model olduğu yönündeki ifadesi WindBorne’un karşı açıklamasıyla tartışmalı kalıyor; bildirilen iyileşmelerin farklı veri setlerinde değişmesi de performansın hangi koşullarda sürdüğünü açık bırakıyor.
Arka plan
Google, FikirPilot arşivinde yeni bir ad değil: son 90 günde bu adın geçtiği 14 haber yayımladık; en yenisi 4 Eylül 2026 tarihli.