Timpul înseamnă vieți salvate atunci când vorbim de fenomene meteo extreme. În cel mai recent episod din podcastul Google DeepMind, Hannah Fry discută cu Peter Battaglia, Senior Director of Research, despre cum AI a prezis o uraganul Melissa cu o precizie mai bună decât modelele tradiționale.
De la ecuații clasice la Inteligența Artificială
Până acum, predicția meteo a însemnat rezolvarea unor ecuații de dinamică a fluidelor folosind supercomputere uriașe, totul în luptă cu efectul de fluture. Echipa DeepMind a schimbat perspectiva, pornind în 2020 de la modele bazate pe imagini din satelit pentru ploi pe termen scurt, și ajungând astăzi la sistemul global WeatherNext, care oferă predicții detaliate de la o oră la alta, pentru întreaga planetă.
Punctul central al discuției este Uraganul Melissa, care a lovit Jamaica și regiunea Caraibelor în toamna anului trecut (octombrie 2025). Modelul AI dezvoltat de Google DeepMind a reușit să anticipeze „intensificarea sa rapidă” cu mult înaintea sistemelor clasice.
"Uraganul Melissa a fost un uragan extrem de puternic care a lovit Jamaica și mai multe insule din Caraibe în octombrie 2025. Noi lucrasem la modele specifice pentru prognozarea uraganelor de câțiva ani. Și la începutul lui 2025, în urmă cu aproximativ un an, am lansat cel mai bun model meteo al nostru și am creat un site numit Weather Lab care oferea prognoze live pentru uragane", explică Peter Battaglia.
Cu aproximativ o săptămână înainte ca furtuna să lovească uscatul, modelul AI a arătat o probabilitate mare ca Melissa să atingă cel mai înalt prag de pericol:
"Cu aproximativ o săptămână înainte, am început să vedem că modelul devenea destul de sigur că acesta se va transforma într-un uragan de Categoria 5, care este cea mai puternică categorie de uragan. Alte modele preziceau că va crește în intensitate, dar niciunul, din câte știu eu, nu oferea același nivel de certitudine că va deveni atât de intens, nici traiectoria precisă sau nivelul specific de intensitate", spune Battaglia.
Impactul
National Hurricane Center (NHC) din SUA a luat o decizie istorică, bazându-se pe AI. Deși furtuna abia se formase, au emis alerta maximă pentru a câștiga timp pentru evacuări.
"Aceasta a fost furtuna cu cea mai mică intensitate inițială pe care Centrul Național pentru Uragane a prognozat-o vreodată că va ajunge la Categoria 5. Nu mai făcuseră niciodată o previziune de Categoria 5 pornind de la o intensitate atât de mică, iar mai târziu am aflat că ne-au spus că decizia lor a fost puternic informată de urmărirea modelului nostru, că nivelul de încredere al modelului nostru în acea predicție le-a crescut cu adevărat propria încredere", spune Battaglia.
Uraganul Melissa s-a dovedit unul dintre cele mai puternice cicloane tropicale înregistrate vreodată în istorie, lovind Jamaica cu rafale de vânt de 190 mph (305 km/h) și provocând cel puțin 95 de decese.
O temă extrem de relevantă pentru toți practicienii din zona de Big Data și AI este obsesia pentru a înțelege cum gândește modelul. Battaglia este de părere că adevăratul test constă, de fapt, în evaluarea empirică, pe seturi extinse de date:
"Lecția pe care am învățat-o despre AI și machine learning este că, în cele din urmă, evaluarea este cea care determină adevărul și calitatea modelului. Așa că, deși cred că este foarte util să înțelegem cum face modelul predicțiile... la finalul zilei, cred că dacă vrem modele mai precise, trebuie să fim foarte riguroși în a ne păstra concentrarea pe evaluare", spune Battaglia.
Vremea, Generarea Video și LLM-urile
Cantitatea uriașă de date necesară modelării atmosferei i-a determinat pe cercetători să dezvolte arhitecturi de rețele mai eficiente, cu aplicabilitate inclusiv în zone aparent total diferite (precum generarea de video sau interogarea prin texte LLM).
"Prognozele noastre meteo sunt mult mai ample decât videoclipurile pe care le generăm. Scara la care operăm este enormă, datele sunt enorme. Tehnica pe care am inventat-o pentru prognoza probabilistică, rețeaua funcțională generativă, este o tehnică nouă, mult mai eficient de antrenat și s-a dovedit mult mai eficientă pentru noi decât modelele de difuzie. Așa că ne uităm acum cum să încorporăm o parte din aceste progrese tehnice înapoi în modelarea video", spune Battaglia.
Următorul pas: posibilitatea ca inteligența artificială de limbaj să poarte „conversații” directe cu modelele meteorologice.
