预测天气变量，如降水、温度和风，是社会许多方面的关键，从日常规划、交通到能源生产。准确的预报对于防备和减轻其影响至关重要。

  11月3日消息，据外媒报道，谷歌研究院与 DeepMind 合作开发了最新的天气模型 MetNet-3，可为用户提供了高达24小时的高度准确和详细的预测，包括：降水、地表温度、风速、风向等。

  据悉，MetNet-3提供了一个时间平滑且高度精细的预报，预报时间间隔为2分钟，空间分辨率为1至4公里。与传统方法相比，MetNet-3实现了强大的性能，优于最佳的单成员和多成员基于物理的数值天气预报(NWP)模式，如高分辨率快速刷新(HRRR)和集合预报套件(ENS)，可提前24小时预报多个区域。

  MetNet-3 的主要价值在于，可以即时以机器学习技术准确地预测天气，并在谷歌的产品上提供天气预报服务。

  该模型根据不断搜集的最新数据，持续地创建完整精确地预报，研究人员指出，这与传统的物理推理系统不同，更能够满足天气预报的独特需求。