GenCast, модель искусственного интеллекта от Google DeepMind, продемонстрировала впечатляющую точность в прогнозировании погоды, соперничая с традиционными моделями. В тестах с использованием данных за 2019 год GenCast превзошла ведущую модель ENS в 97. 2% случаев, как указано в журнале Nature. Хотя ИИ не собирается заменить традиционные методы прогнозирования в ближайшем будущем, такие модели, как GenCast, обещают повысить точность предсказания погоды, особенно при прогнозировании сильных штормов. Обученная на данных о погоде с 1979 по 2018 годы, GenCast узнаёт из исторических паттернов для предсказания будущих условий, отличаясь от традиционных моделей, которые полагаются на суперкомпьютеры для моделирования атмосферной физики. Значительно, что GenCast предоставила в среднем на 12 часов больше времени для предупреждения о тропических циклонах и отличилась в прогнозировании путей циклонов, экстремальной погоды и выработки энергии ветра на 15-дневный период прогноза. Начальные тесты GenCast проводились против более старой версии ENS, которая теперь функционирует с более высоким разрешением, что затрудняет непосредственное сравнение с текущими данными.

Тем не менее, аналогичные исследования за 2020-2022 годы подтвердили положительные результаты, хотя они не были подвергнуты научной экспертизе и отсутствуют данные за 2023 год. Несмотря на более высокое разрешение прежнего ENS, GenCast все же выделилась благодаря различиям в вычислительных подходах. GenCast использует сетку разрешением 0. 25 градуса, тогда как ENS улучшилась с 0. 2 градуса в 2019 году до 0. 1 градуса в настоящее время. Скорость GenCast — это преимущество, так как она создает 15-дневные прогнозы за восемь минут, в отличие от ENS, которому требуются часы, что подчеркивает ее потенциальные преимущества в эффективности и снижении вычислительных затрат. У GenCast есть области для улучшения, такие как достижение более высокого разрешения или более частое выполнение предсказаний, чем текущие 12-часовые интервалы, что может повлиять на практическое применение, например, в оценке энергии ветра. Хотя роль ИИ в метеорологии еще оценивается, открытый исходный код GenCast позволяет синоптикам экспериментировать с ним. DeepMind видит интеграцию моделей, таких как GenCast, с традиционными методами для формирования доверия и уверенности в прогнозировании, улучшенном с помощью ИИ, с целью широкого социального воздействия.