Rezultatele prezentate de Google DeepMind în iunie 2025 arată că modelul său meteorologic a reușit să prevadă cu mai multă precizie traiectoria unui ciclon în comparație cu modelul utilizat de serviciile meteorologice din Statele Unite, care se bazează pe metode fizice tradiționale și supercomputere, conform unei postări pe un site de știri de specialitate.
Deși datele oficiale ale Centrului Național pentru Uragane nu au fost încă publicate, un cercetător de la Universitatea din Miami a analizat informațiile disponibile și a constatat o diferență semnificativă între performanțele celor două modele, Google (GDMI) și cel al serviciilor meteorologice (AVNI). În timp ce modelul Google păstrează o acuratețe relativ constantă, cel al serviciilor meteorologice devine din ce în ce mai imprecis, agravând erorile.
Pe teren, diferența de estimare a poziției uraganului după cinci zile este de 165 de mile marine (aproximativ 306 km) pentru modelul Google, în timp ce modelul tradițional a înregistrat o deviere de 360 de mile marine (aproximativ 667 km) de la poziția reală. Pentru autorități și populație, o astfel de diferență este critică, deoarece trebuie pentru a putea organiza evacuări eficiente. O estimare mai precisă poate face diferența dintre o reacție promptă și un dezastru, ceea ce face ca modele avansate să fie deosebit de valoroase în gestionarea situațiilor de urgență.
Google a obținut astfel rezultate notabile, mai ales având în vedere faptul că aceste prognoze sunt urmărite atent de administrația de la Washington, interesată de reducerea costurilor. Modelul Google a depășit de asemenea modelele de consens, preferate de mulți meteorologi.
Pe lângă previzionarea traiectoriei, modelul Google DeepMind are capacitatea de a estima și intensitatea uraganelor, ceea ce reprezintă o realizare importantă pentru ingineria meteorologică, mai ales pentru că reușește să ofere rezultate în câteva ore, în comparație cu zilele necesare modelelor tradiționale bazate pe fizică. Datorită inteligenței artificiale, modelul poate învăța și corecta greșelile sale rapide.
Însă înainte de a trage concluzii definitive, va trebui să așteptăm publicarea rezultatelor oficiale ale agențiilor americane, pentru a înțelege motivele pentru care modelul tradițional a avut performanțe slabe în această situație. Un expert în uragane menționează că, deși economiile permise de anumite programe guvernamentale de eficiență, precum cel condus odată de Elon Musk, pot explica unele eșecuri, nu sunt singurele motive.
Este important de precizat că nu doar Google investește în dezvoltarea AI pentru meteorologie. Compania Microsoft a făcut, de asemenea, progrese semnificative, reușind să depășească modelele tradiționale în previzionarea calității aerului și a ciclurilor tropicale.
