โมเดล WeatherNext จาก Google DeepMind ได้สร้างสถิติใหม่ในวงการอุตุนิยมวิทยา โดยให้ความแม่นยำในการพยากรณ์ล่วงหน้า 3 วันเทียบเท่ากับความแม่นยำ 2 วันของโมเดลเดิม ซึ่งถือเป็นความก้าวหน้าที่เทียบเท่ากับการพัฒนาด้านอุตุนิยมวิทยาถึง 10 ปี ความสำเร็จนี้เกิดจากการใช้เทคนิค Functional Generative Networks (FGNs) ที่สามารถสร้างสถานการณ์พยากรณ์ได้ถึง 1,000 รูปแบบในเวลาเพียงไม่กี่นาที
จุดเด่นของ WeatherNext คือการแก้ปัญหาที่โมเดลฟิสิกส์เดิมทำไม่ได้ คือการคาดการณ์ทั้ง 'เส้นทาง' (Track) และ 'ความรุนแรง' (Intensity) ของพายุในโมเดลเดียว แม้จะใช้ข้อมูลที่มีความละเอียดต่ำกว่าโมเดลเดิมถึง 100 เท่า แต่ยังคงให้ผลลัพธ์ที่ยอดเยี่ยม โดยมีการนำไปใช้งานจริงแล้วในปี 2025 เพื่อพยากรณ์พายุเฮอริเคน Melissa ซึ่งช่วยให้การแจ้งเตือนภัยในประเทศจาไมกามีประสิทธิภาพสูงขึ้น
