O Google Deepmind anuncia o grande avanço da IA ​​na previsão de furacões

O Google DeepMind lançou um sistema especializado de inteligência artificial projetado para prever o caminho e a intensidade dos furacões com precisão sem precedentes. Em uma mudança marcante, o Centro Nacional de Furacões dos EUA (NHC) começará a integrar a IA experimental em seu fluxo de trabalho operacional para a temporada de 2025. The partnership, a first for the federal agency, signals a pivotal moment for weather forecasting, where AI tools are graduating from research concepts to operational assets in the global effort to provide earlier, more accurate warnings for life-threatening storms.

The announcement centers on a new AI model tailored specifically for tropical cyclones, unveiled alongside an interactive platform called laboratório meteorológico . Por décadas, os meteorologistas enfrentaram uma troca entre modelos que poderiam prever o caminho de uma tempestade e modelos separados de alta resolução que tentaram prever sua força. O novo sistema do Google afirma resolver os dois problemas simultaneamente, um passo significativo para superar um dos desafios mais persistentes da meteorologia. Para usar as orientações juntamente com os modelos tradicionais baseados em física. O impacto potencial é enorme; Previsões mais confiáveis ​​entregues mais rapidamente podem dar às comunidades horas críticas extras ou até dias para se preparar e evacuar. A nova tecnologia pode influenciar diretamente a segurança pública durante um clima cada vez mais volátil. Leis

A corrida para construir uma previsão melhor é acelerar, colocando o poder computacional bruto da IA ​​contra os princípios estabelecidos de modelos numéricos baseados em física. O novo sistema do Google pode gerar uma previsão de conjunto-um conjunto de 50 cenários possíveis de tempestade-em aproximadamente um minuto. Essa velocidade é ordens de magnitude mais rápida que as simulações tradicionais de supercomputadores, que podem levar horas para produzir resultados semelhantes. Target=”_ Blank”> Aardvark Weather , da Universidade de Cambridge e da Microsoft Research, com o objetivo de executar em hardware de mesa padrão para democratizar o acesso. href=”https://www.marketplace.org/2025/06/04/can-ai-relly-predictty-the-weather/”target=”_ blank”> ainda tem espaço para melhorias . Os sistemas atuais de IA ainda lutam para prever eventos locais em pequena escala, como tornados e não são tão proficientes na previsão de métricas específicas, como a velocidade do vento. Isso ocorre porque os modelos são sistemas essencialmente poderosos de reconhecimento de padrões treinados em dados históricos.

Essa limitação destaca por que os modelos tradicionais baseados em física permanecem indispensáveis. Experts from ETH Zürich argue that because these older models are bound by the laws of physics, their processes are more transparent and trustworthy, which is crucial para projeções climáticas de longo prazo. Ambos os mundos. O que começou com o fornecimento de infraestrutura em nuvem para as instituições de pesquisa evoluiu para uma corrida de inovação completa. Agora, as empresas estão desenvolvendo seus próprios modelos de previsão de propriedade e formando parcerias importantes com as próprias agências governamentais que eles apenas forneceram. Enquanto isso, a NVIDIA revelou seu Corrdiff Model Para previsão local de ultra-alta resolução, e um esforço conjunto entre a NASA e o IBM produzido href=”https://newsroom.ibm.com/2024-09-23-ibm-and-nasa-lançamento-aberce-ai-model-on-hugging-face-for-weather-e clima-applications”Target=”_ Blank”> Prithvi Wxc Model . Uma parceria público-privada pode oferecer benefícios amplos, pois Google setor público Agora está trabalhando com as não fins lucrativos com a AIFILEM CLOUSTRATIMENTS TECTONS

Manchetes, agências governamentais como a NOAA também estão formando parcerias com empresas menores e especializadas para otimize um vasto NOAA-managido Archive de treinamento de observações. Abordando o tópico sensível de empresas privadas que entram em um domínio público tradicionalmente público, o cientista do Google DeepMind Research Peter Battaglia afirmou que o objetivo da empresa é contribuir para o que há muito tempo é”visto como um bem público”e”faz parceria com o setor público”

ACHILLES’HEEL: Ai setor para o Public Data) No entanto, é construído em uma base que está mostrando sinais de rachaduras. Esses modelos complexos são treinados em décadas de dados climáticos históricos, muitos dos quais vêm de arquivos financiados publicamente gerenciados por agências como a NOAA. No entanto, à medida que a dependência da IA ​​aumenta esses dados, as instituições que o fornecem estão enfrentando uma ameaça existencial. A situação ficou tão terrível que cinco ex-diretores da NWS emitiram um em branco warning of the potencialmente o potencial para o potencial para o potencial. Ecoado por Richard Turner, um professor da Universidade de Cambridge que contou a The Financial Times Há uma grande preocupação nisso e acho que os cortes são muito perigosos no momento em que o clima realmente está mudando.”

A agência agora está se esforçando para lidar com as realidades dessa crise. Depois de perder aproximadamente 550 funcionários desde janeiro de 2025, o NWS foi concedido a uma exposição ao federal. Mas para muitos por dentro, pode ser muito pouco, muito tarde. Target=”_ Blank”> diminuindo 30% Em regiões críticas como a Flórida. James Franklin, um ex-chefe da filial no NHC,

Este paradoxo define o momento atual na previsão do tempo. A parceria do Google/NHC representa um salto monumental em nossa capacidade tecnológica de prever as tempestades mais destrutivas da natureza, exemplificadas pelo impressionante desempenho retrospectivo do modelo no furacão otis. Tatyana Deryugina, professora de finanças da Universidade de Illinois, não. vai importar.”Essa confiança é construída não apenas com a sofisticação de um algoritmo, mas com a confiabilidade dos dados que aprende.