Google DeepMind perfecționează prognoza meteo. Cum a prezis uraganul Melissa înaintea tuturor

Philippe Papin, meteorolog la National Hurricane Center (NHC), a prezis cu încredere intensificarea uraganului Tropical Storm Melissa în timp ce se apropia de Haiti. Ca principal meteorolog la datorie, a estimat că furtuna va deveni uragan de categoria 4 în 24 de ore. A fost o predicție neobișnuit de curajoasă.

Secretul său? Modelul bazat pe inteligență artificială Google DeepMind, lansat în premieră în iunie. După cum a anticipat, Melissa a devenit o furtună extrem de puternică și a lovit Jamaica.

Modelul Google DeepMind în prognoza meteo

Meteorologii NHC se bazează tot mai mult pe Google DeepMind. În dimineața zilei de 25 octombrie, Papin a explicat că modelul Google a fost motivul încrederii sale:

Centrele de date, marea problemă climatică absentă de pe agenda ONU

14:25

Pensia medie a crescut ușor în trimestrul II, dar numărul pensionarilor a scăzut. Diferențe mari între județe

12:33

„Aproximativ 40-50 din modelele Google DeepMind sugerează că Melissa va deveni uragan de categoria 5. Deși nu sunt pregătit să prevăd această intensitate, rămâne o posibilitate. Riscul este să apară o perioadă de intensificare rapidă pe măsură ce furtuna se deplasează încet peste ape calde care arată cel mai ridicat conținut de căldură oceanică din Atlantic.”

Performanța modelului AI versus metodele tradiționale

Google DeepMind este primul model AI dedicat uraganelor care depășește meteorologii tradiționali. Pe toate cele 13 furtuni din Atlantic de anul acesta, modelul Google a fost cel mai bun. A prezis traseele furtunilor mai precis decât oamenii.

Melissa a făcut landfall în Jamaica ca uragan categoria 5, unul din cele mai puternice documentate în aproape 200 de ani. Prognoza lui Papin probabil a oferit timp prețios pentru pregătirea populației.

Cum funcționează Google DeepMind

Modelul identifică tipare pe care modelele convenționale, bazate pe fizică, le pot trece cu vederea. Michael Lowry, fost meteorolog NHC, spune:

„Aceste modele sunt mult mai rapide și mai ieftine din punct de vedere al puterii de calcul decât modelele bazate pe fizică.”

El subliniază:

„Sezonul acesta de uragane a dovedit că modelele AI sunt competitive și în unele cazuri mai precise decât cele clasice.”

Inteligența artificială și învățarea automată

Google DeepMind folosește învățarea automată, o tehnică cu utilizare îndelungată în meteorologie și alte științe. Algoritmii analizează volume mari de date și găsesc rapid răspunsuri, inclusiv pe computere desktop. Acest lucru contrastează cu modelele tradiționale, care pot dura ore și necesită supercomputere.

Reacția experților în meteorologie

James Franklin, meteorolog pensionar NHC, a declarat:

„Sunt impresionat. Volumul de date acumulate arată că nu este vorba de norocul începătorului.”

Totuși, Google DeepMind are limitări. Uneori greșește în previzionarea intensității, cum a fost cazul uraganului Erin sau taifunului Kalmaegi din Filipine.

Provocarea transparenței în prognoza meteo

Franklin intenționează să colaboreze cu Google pentru detalii suplimentare despre modul de funcționare al DeepMind. „Un lucru care mă deranjează e că modelul funcționează ca o cutie neagră.”

Deși Google oferă date de top publicului pe un website dedicat, metodele interne rămân în mare parte ascunse. Spre deosebire de guverne care oferă modele complet deschise.

Google nu este singurul actor în cursa AI pentru prognoza uragane AI. Guvernele american și european au, de asemenea, modele AI ce depășesc performanțele anterioare ne-AI.

Viitorul prognozelor AI în meteorologie

Startup-uri primesc finanțări guvernamentale pentru a aborda provocări precum prognoza pe termen scurt, avertizări pentru tornade și inundații rapide. De exemplu, WindBorne Systems lansează baloane meteorologice ca să completeze rețeaua de monitorizare americană, afectată de reduceri recente.