În octombrie 2025, o furtună se pregătea deasupra Mării Caraibilor, iar modelele meteorologice nu se puteau pune de acord. Se va stinge deasupra Haitiului sau se va transforma într-un monstru și se va îndrepta spre Jamaica? Intră în scenă WeatherNext, modelul AI al Google DeepMind, care a prezis cu încredere varianta din urmă – cu cinci zile înainte de a ajunge pe uscat, a spus cu o încredere de 80% că furtuna va lovi Jamaica ca uragan de categoria 5.

Uraganul Melissa a făcut exact asta, provocând haos cu inundații și alunecări de teren în toată Jamaica. Dar datorită avertismentului timpuriu al AI-ului, comunitățile au avut mai mult timp să se pregătească. Conform unui studiu publicat joi în Nature, WeatherNext oferă meteorologilor în medie o zi în plus de timp de pregătire – predicțiile sale pe trei zile sunt la fel de precise ca cele ale modelelor anterioare pe două zile. După cum spune Mike Brennan, directorul Centrului Național pentru Uragane din SUA, „Timpul este cu adevărat de aur.” Într-adevăr, când pregătești provizii și evacuezi oameni, o zi în plus este practic un lux.

Istoric, câștigarea unei zile de precizie a prognozelor necesita un deceniu de muncă. Deci care este secretul? Antrenarea unui AI pe o mulțime de date meteorologice, chiar dacă datele despre cicloane sunt rare. După cum explică Ferran Alet, cercetător la DeepMind, „Nu avem atât de multe date despre cicloane, dar avem o mulțime de date meteorologice.” Așa că au antrenat un model să fie bun la ambele.

Uraganele sunt complicate pentru că funcționează la mai multe scări – predicția traiectoriei necesită date globale, în timp ce intensitatea necesită detalii locale. Modelele AI anterioare puteau nimeri traiectoria, dar dădeau greș la intensitate. WeatherNext, însă, face ambele, și chiar i-a surprins pe cercetători. „Cred că toată lumea a fost surprinsă de cât de bine s-a descurcat,” spune Kate Musgrave, coautoare și coordonatoare pentru cicloane tropicale. Modelul a fost atât de bun în testele retrospective încât au fost sceptici că va funcționa în timp real. Și a funcționat.

Iată partea interesantă: AI-ul folosește date de rezoluție mai mică decât modelele tradiționale, dar totuși excelează. Acest lucru i-a nedumerit pe oamenii de știință, pentru că sugerează că intrările de rezoluție mai mică conțin mai mult semnal decât se credea anterior. Alet recunoaște: „Este o cutie neagră la urma urmei,” dar ar putea sugera fizică pe care încă nu o înțelegem.

Modelul generează, de asemenea, o serie de scenarii – anul trecut, 50 per furtună; acum, 1.000 – pentru a surprinde posibile efecte fluture. Asta este ceva ce modelele tradiționale nu pot face cu puterea de calcul actuală. Brennan, totuși, avertizează că WeatherNext este doar un instrument, iar expertiza umană rămâne vitală. La urma urmei, „impacturile ucid oameni,” nu doar prognoza.

DeepMind pune modelele la dispoziția publicului, sperând că cercetătorii pot descoperi noi perspective. Alet este entuziasmat: „Cred că AI ne oferă noi instrumente pentru a sonda legile universului.” Și poate, doar poate, să ne țină cu un pas înaintea următoarei crize de furie a vremii.