A Google DeepMind mesterségesintelligencia-alapú időjárás-előrejelző GenCast programja jobban teljesít a napi szintű időjárás, hurrikánok és ciklonok prognosztizálásában, mint a legfejlettebb hasonló rendszerek. A világelsőnek tartott európai ENS-re (fejlesztője a European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, ECMWF) húsz százalékot vert rá.

Napi prognózisban, de tizenöt napig extrém események terén, pusztító hurrikánok és más trópusi ciklonok útvonalának kimutatásában is pontosabbnak bizonyult. Fejlesztői szerint az ENS legyőzése fordulópont az MI-vel végzett időjárás-jelentés történetében. 

A közeljövőben valószínűleg segíteni, s nem helyettesíteni fogja a hagyományos megoldásokat. De még ebben a funkcióban is pontosítja a betörő hideg- és meleg-hullámokat, szélviharokat, energiacégeknek pedig megmondja, mennyi áramot generálnak szélfarmokból.

A hagyományos fizika-alapú előrejelzések rengeteg egyenlet megoldásával készülnek, a GenCast viszont negyven év történelmi adatain gyakorolva tanulta meg a globális időjárás 1979 és 2018 közötti fejlődését: szélsebességet, hőmérsékletet, légnyomást, nedvességtartalmat, valamint további több tucat változó különböző magasságokban mért módosulásait.

A legfrissebb adatok alapján kiszámolja, hogy 28x28 kilométeres területeken tizenkét órás időintervallumokban mi várható a következő tizenöt napban. És míg a hagyományos előrejelzések többtízezer processzoros szuperszámítógépeken órákig készülnek, addig a GenCast prognózisához nyolc perc kell a speciálisan gépi tanuláshoz fejlesztett egy darab Google Cloud TPU chipen.

Az utóbbi években a Google több MI-vel működő időjárás-előrejelzőt mutatott be. A júliusban bejelentett, mesterséges intelligenciát és hagyományos fizikát összekombináló NeuralGCM-et hosszútávú prognózisokra és éghajlat-modellezésre fejlesztették. A 2023-as GraphCast az „egyszerre egyetlen legjobb becslés” elve alapján működik.

A GraphCastra épülő GenCast ötven vagy több előrejelzés-gyűjteményt generál, különböző időjárási eseményekhez pedig valószínűségeket rendel. Az időjárás-jelentés szakma üdvözölte az új technológiát, óriási lehetőséget látnak benne. A fizika-alapú prognózis MI-vel történő teljes helyettesítésétől viszont még távol vagyunk – állítják a szakemberek.