Google DeepMind نشرت WeatherNext Cyclones في Nature في 6 أغسطس، وأفادت بأنها توفر أكثر من إضافي من زمن الإنذار المسبق مقارنةً بأفضل التوقعات التشغيلية لمسارات الأعاصير وشدتها وبنيتها الرياحية. وتضاهي توقعات الأيام الثلاثة الآن الدقة التي كانت النماذج السابقة تبلغها عند يومين.

هوامش الخطأ

يبلغ خطأ المسار عند نافذة الأيام الثلاثة نحو 100 كم، فيما يبلغ خطأ الشدة نحو 11 عقدة. وقد جرى تقييم النموذج على أعاصير من 2023-2024 — رغم أن بعض التغطيات الثانوية تذكر 2023-2025، وهو ما لا يدعمه منشور DeepMind نفسه.

على ماذا جرى تدريبه

نحو 20 تيرابايت من بيانات الغلاف الجوي العالمية، إضافة إلى IBTrACS، وهو أرشيف المسارات التاريخية الأفضل الذي يغطي نحو 5,000 عاصفة. وقد بُني النموذج بالتعاون مع US National Hurricane Center وCooperative Institute for Research in the Atmosphere وUK Met Office. ويتوفر WeatherNext 2 وWeatherNext Cyclones على GitHub مع الشفرة وأوزان النموذج، إلى جانب WeatherNext 2-mini.

أين تكمن المكاسب وأين لا تكمن

التحسن الأبرز يتعلق بـالمسار. أما التنبؤ بالشدة — أي ما إذا كانت العاصفة ستشتد سريعاً قبل وصولها إلى اليابسة — فلا يزال المشكلة الأصعب، وهو العامل الذي يحدد الأضرار في الغالب. وخطأ 11 عقدة يمثل تقدماً، لا مسألة محسومة.

ليس بديلاً

يعمل النظام إلى جانب متنبئي National Hurricane Center بدلاً من أن يحل محل التحذيرات الرسمية. وعبارة DeepMind إن النتيجة تمثل عقداً من التقدم الأرصادي هي تشبيه خاص بالشركة، وليست مقياساً في الورقة — التي خضعت لمراجعة الأقران، على عكس معظم الادعاءات المتعلقة بالنماذج التي تصل إلى هذا المستوى من التغطية. كما أن نشر الشفرة والأوزان معه يعني أن الوكالات التي سيتعين عليها الوثوق به تستطيع إعادة تشغيل المقارنة، وهو الأمر الذي يحدد ما إذا كان سيُستخدم تشغيلياً.