GenCast, развиен од Google DeepMind, лондонска истражувачка лабораторија за вештачка интелигенција, покажал супериорни прогнози во споредба со тековниот водечки модел, објави компанијата во средата. Европскиот центар за временски прогнози на среден рок (ECMWF), кој дава предвидувања за 35 земји, се смета за глобален стандард за метеоролшка точност. Меѓутоа, DeepMind извести дека GenCast бил подобар од прогнозите на ECMWF во над 97% од 1, 320 сценарија од 2019 година на кои и двата беа тестирани. Наодите на DeepMind беа објавени во Nature, познато научно списание. Шефот на ECMWF, Флоренс Рабиер, изјави за AFP дека иницијативата претставува „прв чекор“ кон интеграција на вештачката интелигенција во временските прогнози и ја опиша како „навистина чекор напред. “ Моментално, може да се користи за да ги дополнува постоечките модели, забележа таа. „Напредуваме година по година, “ рече таа. „Секој нов метод што може да го подобри и забрза овој напредок е многу ценет во услови на значajниот притисок во општеството поради климатските промени. “ Моделот беше обучен со четири децении податоци за температура, брзина на ветер и воздушен притисок од 1979 до 2018 година, што му овозможува да креира 15-дневна прогноза за само осум минути, наспроти часовите што биле потребни порано. „GenCast нуди подобри прогнози за и дневното време и екстремни случувања од водечкиот оперативен систем. . .

до 15 дена напред, “ изјави DeepMind. DeepMind тврдеше дека GenCast постојано го надминува водечкиот модел при предвидување на екстремна топлина, студ и силен ветер. „Поточното предвидување на екстремни временски ризици може да им помогне на службените лица да заштитат животи, да спречат оштетувања и да заштедат пари, “ додаде DeepMind. Екстремните временски услови се почести и поинтензивни поради климатските промени предизвикани од човечката активност. Во август 2023 година, пожари во Хаваи доведоа до околу 100 смртни случаи, а властите беа критикувани што не ги предупредиле локалните жители за пожарот. Тоа лето, ненадејна топлотна оска во Мароко одзеде најмалку 21 животи за еден ден. Во септември, ураганот Хелен предизвика 237 загуби на животи во Флорида и други југоисточни држави на САД. „Сигурен сум дека системите за временска прогноза базирани на вештачка интелигенција ќе продолжат постепено да се подобруваат, вклучувајќи го и предвидувањето на екстремни настани и нивниот интензитет, каде што подобрување е многу потребно, “ рече Дејвид Шулц, професор по синоптичка метеорологија на универзитетот во Манчестер, кој не беше вклучен во истражувањето. Тој забележа, сепак, дека овие системи зависат од моделите за временска прогноза кои се во моментов во употреба, како оние што ги управува ECMWF.