Googleov AI model predviđa uragane dan ranije, dostupan besplatno svim istraživačima

Istraživači Googleovog odjela za umjetnu inteligenciju DeepMind objavili su u znanstvenom časopisu Nature rad o svom 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, spadaju među najrazornije vremenske pojave na Zemlji te su u posljednjih 50 godina prouzročili više od 700.000 smrtnih slučajeva i 1,4 bilijuna dolara ekonomskih gubitaka širom svijeta, zbog čega je pravovremeno i točno izdavanje upozorenja neprekidna utrka s vremenom.

Novi model prognostičarima u prosjeku osigurava dodatni dan preciznog predviđanja – trodnevne prognoze izrađene pomoću WeatherNexta 2 po točnosti odgovaraju onima koje su dosadašnji modeli mogli ponuditi za samo dva dana unaprijed. Takav skok, kažu u DeepMindu, obično odgovara napretku koji meteorologija ostvaruje tijekom čitavog desetljeća.

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

Predviđanje ciklona dosad je zahtijevalo kompromis između dvije tehnike modeliranja: putanju usmjeravaju globalne atmosferske struje koje obrađuju modeli niže razlučivosti, dok jačinu oluje pokreću lokalni termodinamički procesi u samoj jezgri. WeatherNext u jednom sustavu spaja oba pristupa te za svaki ciklon može izračunati tisuću mogućih scenarija, olakšavajući stručnjacima donošenje odluka.

Uz objavu rada, Google je odlučio da izvorni kod i težine modela postanu besplatno dostupni globalnoj istraživačkoj zajednici, kako bi akademske ustanove, operativne meteorološke službe i neprofitne organizacije mogle razvijati vlastite, specijalizirane lokalne modele. Cilj je, poručuju iz Googlea, ubrzati znanstveni napredak i ojačati globalnu otpornost na klimatske promjene te posljedično bolje zaštititi ljudske živote i infrastrukturu.