Google dezvoltă prognoza meteo folosind inteligență artificială, concentrându-se pe furtunile tropicale. Un model elaborat de echipele DeepMind și Google Research este integrat în платформа interactivă Weather Lab. Aici, utilizatorii pot explora cicloni activi și simularea traiectoriilor furtunilor recente. Prin colaborare cu Centrul Național pentru Uragane din Statele Unite, AI generează până la 50 de variante diferite pentru fiecare ciclon și extinde previziunea la 15 zile – de două ori mai mult decât majoritatea metodelor tradiționale.

Deși Google nu pretinde că depășește modelele meteorologice clasice, primele evaluări indică o acurateţe comparabilă, uneori chiar superioară, în estimarea traseului și intensității uraganelor. Conform datelor publicate, în sezonul 2023-2024, erorile de poziţionare sunt reduse, în medie, cu 87 mile față de soluțiile europene ECMWF, un avantaj semnificativ în situații critice, ca de exemplu în luarea unor decizii de evacuare.

Cum funcționează noul model AI

Modelul, bazat pe arhitectura GraphCast îmbunătățită cu rețele spațio-temporale dense, utilizează date ERA5 – sute de milioane de observații meteorologice globale pe o perioadă de 75 de ani – pentru a învăța relațiile dintre temperatura apei, vânturile din troposferă și formațiunile norilor specifice ciclonilor. Datele sunt segmentate în ferestre de șase ore, iar rețeaua prezice, simultan, presiunea centrală, diametrul ochiului și mișcarea sistemului în următoarele 360 de ore.

Pentru a evita erorile, cercetătorii au antrenat AI-ul folosind o strategie de învățare prin ansamblu: 50 de modele independente rulează în paralel, oferind o reprezentare a probabilităților diferitelor scenarii posibile. Astfel, utilizatorii primesc nu doar o singură prognoză, ci o gamă de alternative, indicând incertitudinea – un aspect util în deciziile de evacuare.

Un alt avantaj constă în viteză: o previziune completă pe 15 zile se calculează în câteva zeci de secunde pe un TPU v5e, comparativ cu orele necesare unui model fizic complet de tip HWRF. Aceste calcule rapide permit actualizări regulate ale prognozei, astfel încât utilizatorii să primească avertizări aproape în timp real, atunci când un ciclon își modifică brusc direcția.

Colaborări și perspective

În prezent, specialiștii verifică zilnic acuratețea prognozelor AI, comparându-le cu cele oferite de modelele tradiționale, evaluând precizia predicției creșterii/scăderii intensității și a impactului asupra uscatului (landfall). Rezultatele preliminare sunt încurajatoare, însă Google subliniază că tehnologia este în fază experimentală: algoritmul este un instrument auxiliar, nu un înlocuitor pentru meteorologii umani.

Pentru îmbunătățirea performanțelor globale, compania colaborează cu Met Office din Marea Britanie, agenția meteo din Japonia și cercetători de la Universitatea din Tokyo. În viitor, actualizările avertizarelor oficiale de la autoritățile naționale vor integra previziunile AI odată ce validarea se va completa.

Prognoza viitoare va integra date radar în timp real și imagini satelitare cu o rezoluție de până la 500 de metri, ceea ce va asigura predicții locale mai precise privind precipitațiile și vânturile de la sol. În plus, Google dezvoltă un modul pentru calcularea înălțimii valurilor și a nivelurilor mării, vital pentru prevenirea inundatiilor de coastă.

Impactul asupra ta

Dacă locuiești într-o zonă expusă riscului de uragane sau viscole sau dacă te afli pe cale să te deplasezi în zone oceanice, Weather Lab te permite să-ți ajustezi planurile preventiv. Prognoza din platforma respectivă este permanent actualizată, oferindu-ți o perspectivă dinamică, în contrast cu buletinele statice. Totuși, este esențial să consulți recomandările oficiale ale autorităților locale înainte de a lua o decizie.

De asemenea, specialiștii în domeniul dezvoltării de aplicații sau în cercetare pot accesa datele istorice și rulările live pentru a analiza evoluțiile climatice și comportamentul ciclonilor într-un mediu în continuă schimbare. Aceste date pot fi folosite în aplicații locale, precum optimizarea rețelelor energetice sau planificarea rutelor navale în timpul sezonului furtunilor.