Google slipper WeatherNext 3: timevis 5 km – ikke offisielt varsel

Google DeepMind og Google Research introduserte 3. september WeatherNext 3, flaggskipet for global værvarsling. Selskapet kaller den den mest avanserte og nøyaktige globale værmodellen til nå, med støtte i uavhengige live-evalueringer fra Brightband. For norske CIO-er er dette ikke en ny chatbot. Det er en operativ datakilde som nå ligger i Search, Gemini, Maps og Google Cloud, med eksperimentelle vilkår for sanntid.

Poenget er tre tall. Oppdatering hver time, mot seks timer i WeatherNext 2. Temperatur og duggpunkt på om lag 5 kilometer, mot 25 kilometer i forrige generasjon. Og 100-metersvind pluss solinnstråling som egne variabler for fornybar produksjon. Google advarer samtidig mot å bruke utdataene som offisielt varsel.

Hva som faktisk er lansert

WeatherNext 3 er en Functional Generative Network mesh-transformer. Den tar inn levende geostasjonære satellittmosaikker sammen med ECMWF HRES-analyse, og trenes også direkte mot værstasjoner, NASA IMERG og Googles egen satellitt-radar-reanalyse. Ensemblet har 64 medlemmer.

Oppløsningen er delt:

• 0,05 grader, om lag 5 km, for stasjonstrenet 2-meters temperatur og duggpunkt
• 0,1 grader, om lag 10 km, for flatevariabler inkludert 10- og 100-metersvind, skylag, solinnstråling og nedbør
• 0,25 grader, om lag 25 km, for 3D-atmosfære på 13 trykknivåer

Horisonten er 15 døgn, 360 timer, for de synoptiske kjøringene 00, 06, 12 og 18 UTC. De mellomliggende timekjøringene gir 48 timer. Utviklerdokumentasjonen daterer modellslippet til 31. august. Den offentlige produktintegrasjonen og bloggen kom 3. september.

Dataene ligger i BigQuery, Earth Engine og Google Cloud Storage. Google sier det ikke kreves eget modelloppsett. I Search, Gemini-appen, Maps, Maps Platform Weather API og Earth Engine skal WeatherNext 3 begynne å drive værflater fra 3. september.

Tallene Google og Brightband oppgir

Mot WeatherNext 2 er det globale bildet om lag fem ganger skarpere. Mot numeriske baseliner hevder Google inntil 50 prosent lavere Brier-score og CRPS for nedbør mot IMERG. I bloggen oppgis CRPS-forbedring inntil 60 prosent mot IMERG, 30 prosent mot MRMS og 10 prosent mot nedbørsmålere på tidlige ledetider. Brukere som planlegger mer enn ett døgn frem, skal se inntil 50 prosent mer nøyaktige nedbørsvarsler, med størst løft der tradisjonelle regionale modeller har vært dyre.

Brightband kaller WeatherNext 3 den mest avanserte og nøyaktige globale værmodellen på Operational WeatherBench. Det er en uavhengig live-lederboard, ikke en intern labtest. Det er likevel ikke et MET-sertifikat.

The Verge bekrefter produktutrullingen og siterer DeepMind-forsker Ferran Alet på at fornybarproduksjon er et bevisst designmål, blant annet fordi Googles eget energibehov vokser.

Lisensen er den reelle styringsfellen

Sanntidsvarsler og data nyere enn én time ligger under Googles eksperimentelle vilkår for værdata. Historikk eldre enn én time går over til CC BY 4.0. Google skriver rett ut at WeatherNext 3 er et automatisert, eksperimentelt system. Utdataene er «as-is», utgjør ikke offisielle varsler, og skal aldri være eneste kilde når liv og verdier står på spill. Henvisningen er til nasjonal meteorologisk tjeneste.

Det er den setningen en CISO og en beredskapsleder skal klippe inn i policy. En mer nøyaktig modell i Gemini eller Maps endrer ikke at MET Norge og NVE fortsatt eier det offisielle sporet.

For energiselskaper og nettselskaper er 100-metersvind, SSRD og FDIR mer interessante enn paraplyvarselet i Search. De kan mates inn i produksjonsplanlegging. De kan også skape en stille avhengighet til Google Cloud-formater, Zarr-ensembler og Maps Platform-API uten at innkjøp har behandlet værdata som virksomhetskritisk leverandør.

Hva norske ledere bør gjøre nå

Ikke bytt ut MET, Yr eller interne prognoseleverandører fordi Google kaller modellen SOTA. Behandle WeatherNext 3 som en tilleggsflate.

Først: kartlegg hvor vær allerede sitter i beslutninger. Drift, logistikk, bygg, forsikring, kraft og reiseliv. Hvis ansatte allerede spør Gemini om «kan vi kjøre i natt», er det en skyggeprosess.

Deretter: skill tre lag. Offisielle varsler for HMS og beredskap. Interne eller lisensierte prognoser for produksjon. Google-data som forsknings- og planleggingskilde under eksperimentelle vilkår. De tre lagene skal ikke blandes i samme dashboard uten merking.

Så: les vilkårene før BigQuery-pipen går i produksjon. Sanntid er ikke CC BY. SLA mangler. Google kan endre, pause eller deprecate, slik de allerede har gjort med WeatherNext Gen og Graph.

Til slutt: still energispørsmålet internt. Google bygger værmodeller som treffer turbinhøyde og solinnstråling samtidig som egne datasentre trekker mer kraft. Det er relevant kontekst for innkjøp, ikke et argument mot å teste dataene.

WeatherNext 3 er et reelt teknisk sprang i oppløsning og oppdateringstakt. Det er også et Google-produkt med eksperimentell merkelapp. De som tar Search-været som beslutningsgrunnlag, har allerede mistet skillet mellom modell og myndighet.

Kilder og medier

Primærkilde: Google DeepMind, «Introducing WeatherNext 3, our most advanced and accurate global weather AI model», 3. september 2026: https://blog.google/innovation-and-ai/models-and-research/google-deepmind/introducing-weathernext-3/

Google for Developers, WeatherNext 3 model card: https://developers.google.com/weathernext/guides/models

Google for Developers, Research and benchmarks: https://developers.google.com/weathernext/guides/research

Google for Developers, WeatherNext release notes (v3.0, 31. august 2026): https://developers.google.com/weathernext/release-notes

The Verge, «Google says its AI weather model is getting better», 3. september 2026: https://www.theverge.com/tech/988921/weather-forecast-ai-model-google-satellite-update

Thumbnail: OpenAI Image 2 / hogby.ai