Istraživači Googleovog odjela za umjetnu inteligenciju DeepMind objavili su u časopisu Nature znanstveni rad o svojem modelu umjetne inteligencije WeatherNext 2, koji postiže vrhunsku točnost u predviđanju putanje, intenziteta i strukture vjetra tropskih ciklona. Tropski cikloni, poznati i kao uragani ili tajfuni, među najrazornijim su vremenskim pojavama na Zemlji te su u posljednjih 50 godina prouzročili više od 700.000 smrtnih slučajeva i 1,4 bilijuna dolara ekonomskih gubitaka širom svijeta. Pravovremeno i točno izdavanje upozorenja stoga predstavlja neprekidnu utrku s vremenom.

Testirano na uraganu Melissa

Novi model prognostičarima osigurava u prosjeku dodatni dan preciznog predviđanja. Trodnevne prognoze izrađene pomoću ovog sustava po točnosti odgovaraju onima koje su dosadašnji modeli mogli ponuditi za dva dana unaprijed. Takav razmjer poboljšanja odgovara napretku koji se u meteorologiji uobičajeno ostvaruje tijekom cijelog jednog desetljeća, kažu iz DeepMinda na službenom blogu.

Model je već primijenjen u praksi tijekom sezone uragana 2025. godine. U suradnji s američkim Nacionalnim centrom za uragane (NHC), WeatherNext je pomogao u izradi povijesne prognoze za uragan Melissa tako što je precizno predvidio njegovo naglo jačanje i udar na obalu Jamajke. Izravno i rano upozorenje dalo je terenskim službama ključno dodatno vrijeme za pripremu.

Predviđanje ciklona dosad je zahtijevalo kompromis između dviju različitih tehnika modeliranja. Putanju ciklona usmjeravaju globalne atmosferske struje koje obrađuju globalni modeli niže razlučivosti, dok jačinu oluje pokreću lokalni termodinamički procesi u samoj jezgri. WeatherNext u jednom AI sustavu spaja oba pristupa te za svaki ciklon može izračunati 1.000 mogućih scenarija, što stručnjacima olakšava donošenje odluka.

Otvoren pristup istraživačima

Uz objavu radova u časopisu Nature, odlučeno je da izvorni kod i težine modela WeatherNext 2 postanu otvoreni i besplatno dostupni globalnoj istraživačkoj zajednici. Dostupnost sustava omogućit će akademskim ustanovama, operativnim meteorološkim službama i neprofitnim organizacijama daljnji razvoj te izradu specijaliziranih, lokalnih modela.

Glavni cilj otvaranja ove tehnologije, poručuju iz Googlea, jest ubrzanje znanstvenog napretka i jačanje otpornosti na klimatske promjene na globalnoj razini. Time se nastoji omogućiti kvalitetnije predviđanje svih vrsta vremenskih nepogoda radi učinkovitije zaštite ljudskih života i kritične infrastrukture.