A Google publicou a 3ª versão do modelo meteorológico de inteligência artificial WeatherNext. A principal novidade da atualização foi a incorporação direta de alguns dados meteorológicos de satélite ao modelo. Com isso, o atraso entre as condições atuais e a nova previsão foi reduzido, enquanto a frequência das previsões passou de uma vez a cada seis horas para uma vez por hora.
A maioria dos modelos meteorológicos de inteligência artificial baseia-se em “reanálises”, que combinam dados de diferentes fontes em uma única representação global da atmosfera. O WeatherNext 3, além dessa abordagem, também utiliza dados brutos de satélite. A resolução espacial do modelo foi aumentada, o modelo de aprendizado de máquina foi ampliado e alguns processos foram alterados para limitar a carga computacional. Também foi adicionado um modelo separado treinado com previsões de precipitação baseadas em satélite, e o sistema passou a oferecer várias previsões de precipitação.
Ao calcular a temperatura da superfície e o ponto de orvalho em um determinado local, o modelo leva em conta se a localização é terrestre ou marítima, além da altitude da superfície. A equipe afirma que o uso dessas informações em conjunto com dados históricos de estações meteorológicas melhorou as previsões.
Segundo o white paper, o WeatherNext 3 aumentou em aproximadamente 5% a precisão das condições da alta atmosfera em comparação com o WeatherNext 2; isso corresponde a um período de previsões precisas cerca de seis horas mais longo. Para locais específicos, a precisão do cálculo da temperatura da superfície aumentou em até 30%. Nesses critérios, o modelo também superou, de modo geral, o modelo de inteligência artificial do Centro Europeu de Previsões Meteorológicas de Médio Prazo (ECMWF).
No entanto, foi informado que o modelo apresentou resultados piores nas previsões das primeiras seis horas para algumas variáveis, e que formas hexagonais semelhantes a uma grade foram observadas em alguns mapas. O WeatherNext 3 tornou-se a fonte das informações de previsão exibidas no Google Search, no Gemini e no Maps.
Por que é importante
A combinação das observações de satélite com dados brutos pode afetar o monitoramento de situações que mudam rapidamente, ao reduzir, nas previsões meteorológicas, a diferença de tempo entre as condições atuais e os resultados do modelo. As atualizações horárias significam que aqueles que utilizam informações de previsão por meio do Google Search, do Gemini e do Maps têm acesso a dados atualizados com mais frequência. No entanto, o aumento de desempenho não se estende a todas as medições; a piora dos resultados das primeiras seis horas para algumas variáveis e as formas semelhantes a uma grade observadas em alguns mapas mostram que os resultados não podem ser considerados mais confiáveis em todas as condições. Embora a comparação com o modelo de inteligência artificial do ECMWF seja positiva, a questão em aberto é em quais condições de uso a superioridade do WeatherNext 3 em diferentes variáveis é mantida e em que medida as limitações afetam as previsões oferecidas aos usuários.
Contexto
O Google não é um nome novo no arquivo do FikirPilot: nos últimos 90 dias, publicamos 28 notícias nas quais esse nome foi mencionado; a mais recente é de 9 de setembro de 2026.