AI-ul Google obține rezultate excepționale în materie de previziuni ale traiectoriilor uraganelor, de până la două ori mai precise decât modelele serviciilor meteorologice

Rezultatele publicate de Google Deepmind începând cu luna iunie 2025 demonstrează că modelul său meteorologic a reușit să prevadă mai bine traiectoria unui ciclon decât cel utilizat de serviciile meteorologice americane, care se bazează pe fizica tradițională și supercomputere, potrivit BFM TV.

Chiar dacă datele oficiale ale Centrului Național pentru Uragane nu au fost încă publicate, un cercetător pe nume Brian McNoldy de la Universitatea din Miami a compilat totuși datele cunoscute.

Iar acestea relevă o diferență surprinzătoare, chiar alarmantă, între modelul Google (GDMI) și cel al serviciilor meteorologice (AVNI), cu un număr de erori care nu face decât să se agraveze în cazul celui din urmă, în timp ce celălalt rămâne relativ stabil.

Pe teren, acest lucru se traduce, după cinci zile, printr-o diferență de 165 de mile marine (aproximativ 306 km) față de locația exactă a uraganului pentru Google, în timp ce modelul AVNI era la 360 de mile marine (667 km) de realitate. Atât pentru populație, cât și pentru autorități, este necesar să existe o imagine de ansamblu asupra trecerii unui uragan pentru a putea lansa eventualele evacuări. Diferența dintre rezultat și realitate poate avea, așadar, consecințe grave.

Google marchează astfel un punct, cu atât mai mult cu cât prognozele sunt urmărite îndeaproape de administrația Trump, care dorește să facă economii. Modelul gigantului din domeniul căutării a depășit, de asemenea, „modelele de consens”, care sunt, în general, preferate de meteorologi.

Dar modelul Google Deepmind nu este bun doar pentru a prevedea traiectoria unui uragan, ci și pentru a estima intensitatea acestuia. Lansat de doar câteva luni, acesta reușește acolo unde alte modele, utilizate de zeci de ani, eșuează. La aceasta se adaugă rapiditatea de execuție, deoarece uneori este nevoie de câteva zile pentru ca un model tradițional (bazat pe fizică) să obțină rezultate concludente, fără a uita că IA are capacitatea de a se corecta și de a învăța din greșelile sale.

Înainte de a trage concluzii, va trebui totuși să așteptăm publicarea rezultatelor agențiilor americane, ceea ce ne va permite să înțelegem de ce modelul AVNI a funcționat atât de prost. Potrivit lui Michael Lowry, specialist în uragane, dacă economiile realizate de DOGE, departamentul de eficiență guvernamentală, condus la un moment dat de Elon Musk, pot explica acest eșec, ele nu sunt singurele responsabile, altfel toate modelele ar fi suferit în comparație cu Google.

În orice caz, Google nu este singurul jucător pe piața AI și meteorologiei. Microsoft a demonstrat, de asemenea, progresele sale, reușind să depășească previziunile tradiționale în ceea ce privește calitatea aerului și ciclurile tropicale.