Google DeepMind hefur kynnt GenCast, AI veðurspálíkan sem fer fram úr núverandi kerfum. Í ljósi greinar sem birtist í Nature er GenCast annað nýlega veðurmódelið frá DeepMind, á eftir NeuralGCM frá júlí, sem samþætti AI við aðferðir byggðar á eðlisfræði og þurfti minna reikniafl en skilaði svipuðum árangri og hefðbundnar veðurspár. Ólíkt NeuralGCM byggir GenCast eingöngu á AI, á svipaðan hátt og ChatGPT spáir fyrir um texta, með því að spá fyrir um líklegar veðuraðstæður með því að nota lærð mynstur úr samanburði á spám við raunveruleg veðurgögn. Það var þjálfað á 40 árum gagna frá 1979 til 2018 og stóð sig betur en besta núverandi Ensemble Forecast (ENS) í veðurspá fyrir árið 2019 í 97% tilvika, sérstaklega fyrir vind og öfgatilvik eins og hitabeltisfellibylji. Þetta eykur skilvirkni vindorku og áætlanagerð vegna hamfara. Aðrir tæknirisar nýta einnig AI til veðurspár. Nvidia kom með FourCastNet árið 2022, og árið 2023 kynnti Huawei Pangu-Weather líkanið sitt, sem leggur áherslu á afdráttarlausar spár.

Á hinn bóginn býður GenCast upp á líkindaspár, þar sem það gefur líkur á mismunandi veðursviðsmyndum, og auðveldar þannig betri áætlanagerð. Þrátt fyrir að vera byltingarkennt, mun GenCast ekki koma í stað hefðbundinnar veðurfræði. Það treystir á söguleg gögn, sem kunna að missa marks við breytilegt loftslag, og gagnasafn eins og ERA5 sem kemur frá líkanum byggðum á eðlisfræði. Margar veðurskilyrðar þarf að meta með eðlisfræðilegu mati, þar sem þær eru ekki beint sýnilegar, sem krefst stöðugrar uppfærslu gagna. Eins og Aaron Hill frá University of Oklahoma og Ilan Price frá DeepMind hafa bent á, er samræmd gagnainntaka nauðsynleg fyrir nákvæmni líkans yfir tíma. Framtíðaáætlanir fela í sér að prófa módel með gögnum beint frá athugunum eins og vind eða rakastig. Núverandi gervigreindarlíkön standa frammi fyrir áskorunum eins og að spá fyrir um skilyrði í efri hluta veðrahvolfsins eða styrk fellibylja vegna takmarkaðra gagna. Skapendur GenCast sjá fyrir sér samstarf við veðurfræðinga til að bæta spár og leggja áherslu á sérþekkingu manna til að samþætta fjölbreytt gögn og taka upplýstar ákvarðanir.