L’ultima iniziativa di Google nelle previsioni basate sull’IA è partita da un problema noto: le previsioni meteorologiche tradizionali sono potenti ma lente. I modelli basati sulla fisica simulano l’atmosfera attraverso equazioni complesse, mentre i sistemi di IA più recenti analizzano schemi storici per generare previsioni più rapidamente.¹

Con WeatherNext 3, Google afferma di essere andata oltre quel precedente approccio all’IA alimentando il modello con osservazioni in tempo reale, inclusi dati satellitari in diretta. Samier Merchant, ingegnere di Google Research, ha affermato che il principale progresso è la capacità «di andare oltre ciò su cui si addestrano i dati della maggior parte dei modelli globali di IA» usando «set di dati osservativi più recenti e più ricchi».¹

Questo cambiamento è centrale nella proposta commerciale di Google. WeatherNext 2 emetteva previsioni ogni sei ore su una griglia di 25 chilometri; WeatherNext 3 può generare previsioni orarie e mappare alcune variabili, come temperatura e umidità, con una risoluzione fino a cinque chilometri. Google afferma che ciò dovrebbe rendere più facile seguire i sistemi di pioggia e neve in rapido movimento e potrebbe migliorare fino al 50 per cento le previsioni delle precipitazioni con oltre un giorno di anticipo.¹

L’azienda sostiene che i maggiori vantaggi potrebbero arrivare nelle regioni con meno pluviometri — spesso al di fuori degli Stati Uniti e dell’Europa — dove le osservazioni satellitari possono colmare le lacune nella copertura dei dati convenzionali. Punta inoltre ai mercati energetici, aggiungendo previsioni come la velocità del vento all’altezza delle turbine, mentre cresce la domanda di energia dei data center.¹

Google DeepMind ha definito il rilascio «un importante passo avanti» che apprende da osservazioni del mondo reale e in tempo reale per fornire previsioni più localizzate più rapidamente.Demis Hassabis (demishassabis)² WeatherNext 3 viene ora integrato in Search, Maps e Gemini, e Google afferma di aver collaborato con il National Hurricane Center degli Stati Uniti e con agenzie in Asia.

Ciononostante, il lancio comporta un’importante avvertenza: WeatherNext 3 è addestrato in parte su risultati basati sulla fisica, e le agenzie meteorologiche continuano a confrontare più modelli prima di emettere allerte pubbliche. In altre parole, Google propone uno strumento più preciso — non un sostituto dei sistemi di previsione che già gestiscono le decisioni più importanti.¹