GenCast, mille on välja töötanud Londoni tehisintellekti uurimislabor Google DeepMind, on näidanud paremaid ennustusvõimeid võrreldes praegu juhtiva mudeliga, teatas ettevõte kolmapäeval. Euroopa Keskpika Ilmaennustuse Keskus (ECMWF), mis annab prognoose 35 riigile, peetakse meteoroloogiliste ennustuste täpsuse ülemaailmseks standardiks. DeepMind teatas aga, et GenCast edestas ECMWF-i prognoose enam kui 97% 1 320 2019. aasta stsenaariumis, mille puhul mõlemad testiti. DeepMindi tulemused avaldati mainekas teadusajakirjas Nature. ECMWF juht Florence Rabier rõhutas AFP-le, et algatus tähendab "esimest sammu" tehisintellekti integreerimiseks ilmaprognoosidesse ja kirjeldas seda kui "tõepoolest edasihüpet. " Praegu saab seda kasutada nende olemasolevate mudelite täiendamiseks, märkis ta. "Me edeneme aasta-aastalt, " ütles ta. "Iga uus meetod, mis suudab seda arengut täiustada ja kiirendada, on äärmiselt väärtuslik keset kliimamuutuste suurt ühiskondlikku survet. " Mudel on treenitud nelja aastakümne temperatuuri, tuulekiiruse ja õhurõhu andmetega alates 1979. aastast kuni 2018.

aastani, võimaldades luua 15-päevase prognoosi vaid kaheksa minutiga, võrreldes varem vajaminevate tundidega. "GenCast pakub mõlema nii igapäevase ilma kui ka äärmuslike sündmuste paremaid prognoose kui juhtiv operatsioonisüsteem. . . kuni 15 päeva ette, " ütles DeepMindi pressiteade. DeepMind väitis, et GenCast ületas järjekindlalt juhtiva mudeli, kui prognoositi äärmist kuumust, külma ja tugevaid tuuli. "Täpsed prognoosid äärmuslike ilmariskide kohta aitavad ametnikel elusid kaitsta, kahjusid ennetada ja raha säästa, " lisas DeepMind. Äärmuslik ilm muutub sagedasemaks ja intensiivsemaks inimeste põhjustatud kliimamuutuste tõttu. 2023. aasta augustis põhjustasid metsatulekahjud Hawaiil umbes 100 surmajuhtumit ja võimud said kriitikat kohalikele hoiatuste mitteandmise pärast. Tol suvel põhjustas ootamatu kuumalaine Marokos vähemalt 21 inimese surma ühel päeval. Septembris põhjustas orkaan Helene 237 surmajuhtumit Floridas ja teistes USA kaguosariikides. "Olen kindel, et tehisintellektil põhinevad ilmaprognoosisüsteemid paranevad järk-järgult, sealhulgas äärmuslike sündmuste ja nende intensiivsuse ennustamisel, kus paranemine on väga vajalik, " ütles Manchesteri ülikooli sünoptilise meteoroloogia professor David Schultz, kes pole uuringus osalenud. Ta märkis siiski, et need süsteemid sõltuvad praegu kasutuses olevatest ilmamudelitest, nagu need, mida haldab ECMWF.