Predicții rapide ale uraganelor cu DeepMind
Când furtuna tropicală Melissa s-a format la sud de Haiti, Philippe Papin, meteorolog la Centrul Național de Uragane (NHC), a avut încredere că aceasta se va transforma rapid într-un uragan de mare intensitate. Ca meteorolog principal de serviciu, el a prezis că, în doar 24 de ore, furtuna va deveni un uragan de categoria 4 și va începe să se îndrepte către coasta Jamaicăi. Această prognoză îndrăzneață nu a mai fost făcută niciodată de un meteorolog NHC pentru o astfel de întărire rapidă. Papin a avut un avantaj: modelul de uragane DeepMind de la Google, lansat pentru prima dată în luna iunie. Așa cum a prezis, Melissa a devenit un uragan de o forță uimitoare, provocând distrugeri în Jamaica.
Încrederea în DeepMind
Forecasterii de la NHC se bazează din ce în ce mai mult pe Google DeepMind. Pe 25 octombrie, Papin a explicat că modelul Google a fost un motiv principal pentru încrederea sa: „Aproximativ 40-50 dintre membrii ensemble-ului Google DeepMind arată că Melissa devine un uragan de categoria 5. Deși nu sunt pregătit să prognozez această intensitate având în vedere incertitudinea traiectoriei, aceasta rămâne o posibilitate.” El a adăugat că este probabil ca o perioadă de intensificare rapidă să aibă loc pe măsură ce furtuna se mișcă lent peste ape oceanice foarte calde, care au cel mai mare conținut de căldură oceanică din întreaga zonă atlantică.
Performanța modelului DeepMind
Google DeepMind este primul model AI dedicat uraganelor și, conform statisticilor, este acum primul care a depășit prognozele meteorologilor tradiționali. În cele 13 furtuni atlantice din acest an, modelul Google a fost cel mai precis, chiar depășind previziunile umane privind traiectoriile. Melissa a aterizat, în cele din urmă, în Jamaica cu forța de categoria 5, una dintre cele mai puternice aterizări documentate în aproape două secole de înregistrări în bazinul atlantic.
Inovația AI în prognoza vremii
Modelul Google funcționează prin identificarea unor tipare pe care modelele de vreme tradiționale, bazate pe fizică, le pot omite. „Acestea funcționează mult mai repede decât cele bazate pe fizică, iar puterea de calcul este mai puțin costisitoare și mai puțin consumatoare de timp,” a spus Michael Lowry, fost meteorolog NHC. „Ce a demonstrat acest sezon de uragane, pe scurt, este că modelele AI emergente sunt competitive și, în unele cazuri, mai precise decât modelele tradiționale bazate pe fizică.”
Provocări și îmbunătățiri
James Franklin, un fost meteorolog NHC, a afirmat că, deși Google DeepMind depășește toate celelalte modele în prognozarea traiectoriilor uraganelor la nivel mondial, acesta are uneori dificultăți în a prezice intensitățile ridicate. A avut probleme cu uraganul Erin și cu taifunul Kalmaegi. Franklin intenționează să discute cu Google despre modul în care modelul DeepMind poate oferi date suplimentare pentru a ajuta meteorologii să înțeleagă de ce ajunge la anumite concluzii, menționând că output-ul modelului este, în esență, o „cutie neagră.”
Viitorul prognozelor meteo cu AI
Google nu este singura companie care folosește AI pentru a rezolva probleme dificile în prognoza vremii. Guvernele din SUA și Europa lucrează, de asemenea, la propriile modele AI de prognoză, care au arătat o îmbunătățire față de versiunile anterioare. Pașii următori în prognoza vremii cu AI includ startup-uri care abordează probleme dificile, precum perspectivele sub-sezoniere și avertizările mai precise pentru tornade și inundații rapide, beneficiind de finanțare din partea guvernului SUA.
Impactul modelului DeepMind de la Google asupra prognozelor meteorologice ar putea transforma modul în care ne pregătim pentru dezastrele naturale, oferind predicții mai precise și rapide, salvând astfel vieți și bunuri.
