WeatherNext By Google

WeatherNext 3는 정지위성을 실시간으로 이어 붙인 전 지구 모자이크를 직접 입력으로 읽는다. 그래서 물리 모델을 느리게 만드는 6시간 지연을 기다리지 않고 매시간 새 예보를 시작한다. 비나 전선이 급히 만들어질 때, 빠른 주기가 예보 담당자에게 여유를 준다.

한 번의 순전파로 여러 해상도의 예보를 동시에 낸다. 관측소 변수는 0.05°(약 5km), 바람과 해수면 온도 같은 지표 변수는 0.1°(약 10km), 3차원 상층장은 0.25°(25km 안팎)다. 필요한 층을 직접 고른다. 모델에 고정된 사양에 묶이지 않는다.

WeatherNext 3는 재분석 격자만으로 배우지 않고, 기상 관측소의 원시 측정값으로 전용 출력 헤드를 학습한다. 그 결과 5km 기온과 이슬점이 지상 온도계가 보여주는 값에 더 잘 맞는다. 해안과 계곡, 산간 마을일수록 효과가 크다.

강수는 그동안 AI 기상 모델이 가장 취약한 영역이었다. WeatherNext 3는 NASA의 IMERG 위성 데이터와 Google 자체의 레이더 재분석으로 학습하며, 한 강수 지표에서 IMERG 기준 대비 최대 60% 개선을 보고한다. Google에 따르면 자사 소비자 제품의 다음 날 강수 정확도는 그동안 신뢰도가 낮았던 지역에서 최대 50% 높아진다.

이 모델은 터빈 허브 높이에 가까운 100m 풍속, 완전한 구름층 분포, 일사량의 전 성분을 예보한다. 이런 청정에너지 기상 데이터라면 계통 운영자와 재생에너지 개발자는 풍력·태양광 자산의 발전량을 추정해 수요와 맞출 수 있다. 일반 예보보다 용도가 좁지만, 에너지 업계에는 실제 수요다.

예보 데이터는 BigQuery, Earth Engine, Cloud Storage로 흘러간다. SQL로 조회하고, 지도 플랫폼에 그리고, 원시 Zarr 파일을 자체 모델에 넘길 수 있다. 같은 모델이 Google Search, Gemini, Google Maps, Google Maps Platform 기상 API의 날씨도 떠받친다. WeatherNext 3에 모델 가중치는 딸려 오지 않는다. 접근으로 얻는 것은 데이터이며, 내려받을 수 있는 신경망이 아니다.