Током сезоне урагана, метеоролози се ослањају на низ различитих модела прогнозе. Како се ова сезона ближи крају, стручњаци разматрају који су били добри, а који не, а Гугл-ов почетнички модел их је потпуно запрепастио.
Иако је Гоогле ДеепМиндова временска лабораторија почела да објављује прогнозе тек у јуну, то је био далеко најбољи модел за предвиђање путање и интензитета урагана ове сезоне, према прелиминарној анализи Брајана МекНолдија, метеоролога и вишег истраживача са Универзитета у Мајамију. У међувремену, амерички водећи модел времена – Глобални систем прогнозе – имао је најгоре резултате.
Национални центар за урагане ће објавити званичне податке о перформансама сваког модела за неколико месеци, али ова почетна процена наговештава прекретницу у предвиђању урагана. С обзиром да невероватна супериорност модела заснованих на вештачкој интелигенцији постаје очигледно очигледна, можда је време да почнемо да постепено укидамо традиционалне моделе засноване на физици.
„Убудуће, са сигурношћу можемо рећи да ћемо се у великој мери ослањати на Гоогле и друге временске моделе са вештачком интелигенцијом, који ће се вероватно побољшати у наредним годинама, јер су релативно нови и имају простора за побољшања“, написао је метеоролог и извештач о свемиру из Хјустона Ерик Бергер за Арс Тецхница.
Почео је пораст предвиђања вештачке интелигенције
МцНолдијева анализа укључује два графикона: један упоређује тачност прогнозе трага за свих 13 именованих олуја у Атлантском басену ове сезоне, и један који упоређује тачност прогнозе интензитета за свих 13 олуја. Различите линије у боји представљају различите моделе прогнозе, означене легендом на десној маргини. Што је линија нижа, то је модел бољи.
ГФС – који се у овом случају назива АВНИ – приказан је наранџастом бојом све до врха графикона. НОАА је развила овај модел раних 1980-их, а Национална метеоролошка служба и данас користи ажурирану верзију као свој примарни систем прогнозе.
„ГФС је био посебно ужасан у својој прогнози за Мелиссу, са просечном грешком на стази од 5 дана која је порасла на преко 500 миља [800 kilometers]инсистирајући на изласку на море које се никада није догодило“, написао је метеоролог из Мајамија и специјалиста за урагане Мајкл Лоури у недавном посту на блогу.
За разлику од Гоогле-овог модела предвиђања, ГФС је заснован на традиционалној физици и напредним суперкомпјутерима. Разлика између њих се јасно истиче на овим графиконима. Гоогле-ов модел је сасвим при дну, што указује на супериорне перформансе у односу на све остале процењене моделе—посебно ГФС.
„Лепота ДеепМинда и других сличних временских модела заснованих на подацима заснованих на вештачкој интелигенцији је колико брже производе прогнозу у поређењу са својим традиционалним колегама заснованим на физици који захтевају неке од најскупљих и најнапреднијих суперкомпјутера на свету“, написао је Лоури. „Поред тога, ови „паметни“ модели са својом архитектуром неуронске мреже имају способност да уче из својих грешака и исправљају у ходу.“
Хитна потреба за бољим прогнозама
Ураган Мелиса – који је прошле недеље похарао Карибе – само је један пример како растуће температуре површине мора изазивају олује. Како климатске промене узрокују да урагани постану смртоноснији и штетнији, од суштинске је важности да прогностичари имају најбоље могуће алате за предвиђање њихових путања и интензитета.
Модели засновани на вештачкој интелигенцији могли би помоћи прогностичарима да се прилагоде свету који се загрева. Запањујући деби ДеепМинд-а свакако је привукао њихову пажњу и могао би означити почетак нове ере у предвиђању урагана.
