अक्टूबर 2025 में, कैरेबियन सागर में एक तूफान उठा, और मौसम मॉडल आपस में असहमत थे। क्या यह हैती के ऊपर शांत हो जाएगा, या एक राक्षस में बदलकर जमैका की ओर बढ़ेगा? तभी आया WeatherNext, गूगल डीपमाइंड का एआई मॉडल, जिसने पूरे आत्मविश्वास के साथ दूसरी संभावना की भविष्यवाणी की - जमीन से पांच दिन पहले, उसने 80 प्रतिशत विश्वास के साथ कहा कि तूफान जमैका को श्रेणी 5 के तूफान के रूप में प्रभावित करेगा।

तूफान मेलिसा ने ठीक वैसा ही किया, जमैका में बाढ़ और भूस्खलन से तबाही मचाई। लेकिन एआई की शुरुआती चेतावनी के कारण, समुदायों को तैयारी के लिए अधिक समय मिला। गुरुवार को नेचर में प्रकाशित एक पेपर के अनुसार, WeatherNext पूर्वानुमानकर्ताओं को औसतन एक अतिरिक्त दिन का समय देता है - इसकी तीन दिन की भविष्यवाणियां पिछले मॉडलों की दो दिन की भविष्यवाणियों जितनी सटीक हैं। जैसा कि अमेरिकी राष्ट्रीय तूफान केंद्र के निदेशक माइक ब्रेनन कहते हैं, "समय वास्तव में सोने जैसा है।" वास्तव में, जब आप आपूर्ति जुटा रहे होते हैं और लोगों को निकाल रहे होते हैं, एक अतिरिक्त दिन व्यावहारिक रूप से विलासिता है।

ऐतिहासिक रूप से, पूर्वानुमान सटीकता में एक दिन हासिल करने में एक दशक का काम लगता था। तो रहस्य क्या है? बहुत सारे मौसम डेटा पर एआई को प्रशिक्षित करना, भले ही चक्रवात डेटा दुर्लभ हो। जैसा कि डीपमाइंड के शोध वैज्ञानिक फेरान एलेट बताते हैं, "हमारे पास इतना चक्रवात डेटा नहीं है, लेकिन हमारे पास बहुत सारा मौसम डेटा है।" इसलिए उन्होंने एक मॉडल को दोनों में अच्छा होने के लिए प्रशिक्षित किया।

तूफान मुश्किल हैं क्योंकि वे कई पैमानों पर काम करते हैं - ट्रैक की भविष्यवाणी के लिए वैश्विक डेटा की आवश्यकता होती है, जबकि तीव्रता के लिए स्थानीय विवरण की। पहले के एआई मॉडल ट्रैक को सटीक बता सकते थे लेकिन तीव्रता में चूक जाते थे। हालांकि, WeatherNext दोनों करता है, और इसने शोधकर्ताओं को भी आश्चर्यचकित कर दिया। "मुझे लगता है कि हर कोई आश्चर्यचकित था कि यह कितना अच्छा प्रदर्शन करता है," सह-लेखक और उष्णकटिबंधीय चक्रवात प्रमुख केट मसग्रेव कहती हैं। पूर्वव्यापी परीक्षणों में मॉडल इतना अच्छा था कि उन्हें संदेह था कि यह वास्तविक समय में काम करेगा। और उसने किया।

यहाँ मजेदार बात है: एआई पारंपरिक मॉडलों की तुलना में कम-रिज़ॉल्यूशन डेटा का उपयोग करता है, फिर भी यह उत्कृष्ट प्रदर्शन करता है। इसने वैज्ञानिकों को हैरान कर दिया है, क्योंकि यह सुझाव देता है कि कम-रिज़ॉल्यूशन इनपुट में पहले की तुलना में अधिक संकेत होते हैं। एलेट स्वीकार करते हैं, "यह अंततः एक ब्लैक बॉक्स है," लेकिन यह भौतिकी की ओर संकेत कर सकता है जिसे हम अभी तक नहीं समझते हैं।

मॉडल कई परिदृश्य भी उत्पन्न करता है - पिछले साल, प्रति तूफान 50; अब, 1,000 - संभावित तितली प्रभावों को पकड़ने के लिए। यह कुछ ऐसा है जो पारंपरिक मॉडल वर्तमान कंप्यूटिंग शक्ति के साथ नहीं कर सकते हैं। हालांकि, ब्रेनन चेतावनी देते हैं कि WeatherNext सिर्फ एक उपकरण है, और मानव विशेषज्ञता महत्वपूर्ण बनी हुई है। आखिरकार, "यह प्रभाव हैं जो लोगों को मारते हैं," सिर्फ पूर्वानुमान नहीं।

डीपमाइंड मॉडल को ओपन-सोर्स कर रहा है, उम्मीद है कि शोधकर्ता नई अंतर्दृष्टि प्राप्त कर सकते हैं। एलेट उत्साहित हैं: "मुझे लगता है कि एआई हमें ब्रह्मांड के नियमों में झांकने के लिए नए उपकरण दे रहा है।" और शायद, बस शायद, हमें मौसम के अगले गुस्से से एक कदम आगे रखे।