Google DeepMind Mengumumkan Terobosan AI Utama dalam Peramalan Badai

Google DeepMind telah meluncurkan sistem kecerdasan buatan khusus yang dirancang untuk memprediksi jalur dan intensitas badai dengan akurasi yang belum pernah terjadi sebelumnya. Dalam langkah penting, Pusat Badai Nasional AS (NHC) akan mulai mengintegrasikan AI eksperimental ke dalam alur kerja operasionalnya untuk musim 2025. Kemitraan ini, yang pertama untuk agen federal, menandakan momen penting untuk peramalan cuaca, di mana alat AI lulus dari konsep penelitian ke aset operasional dalam upaya global untuk memberikan peringatan yang lebih akurat untuk model AI yang diancam secara spesifik. href=”https://deepmind.google/discover/blog/weather-lab-cyclone-predictions-with-ai/”target=”_ blank”> lab cuaca . Selama beberapa dekade, peramal telah menghadapi pertukaran antara model yang dapat memprediksi jalur badai dan model resolusi tinggi yang terpisah yang berusaha memprediksi kekuatannya. Google’s new system claims to solve both problems simultaneously, a significant step in overcoming one of meteorology’s most persistent challenges.

This collaboration with the National Hurricane Center will put the AI’s predictions in front of expert human forecasters, allowing them to use Panduan bersama model berbasis fisika tradisional. Dampak potensial sangat besar; Prakiraan yang lebih dapat diandalkan disampaikan lebih cepat dapat memberi masyarakat jam ekstra kritis atau bahkan berhari-hari untuk mempersiapkan dan mengevakuasi. The new technology could directly influence public safety during an increasingly volatile climate.

The New Front in Weather Wars: AI Speed ​​vs. Physical Hukum

Perlombaan untuk membangun ramalan yang lebih baik semakin cepat, mengadu kekuatan komputasi mentah AI terhadap prinsip-prinsip yang ditetapkan dari model numerik berbasis fisika. Sistem baru Google dapat menghasilkan ramalan ansambel-set 50 skenario badai yang mungkin-sekitar satu menit. Kecepatan ini adalah pesanan besarnya lebih cepat dari simulasi superkomputer tradisional, yang dapat memakan waktu berjam-jam untuk menghasilkan hasil yang sama.

Efisiensi ini adalah keuntungan utama, dengan proyek lain seperti cuaca aardvark , dari University of Cambridge dan Microsoft Research, yang bertujuan untuk menjalankan perangkat keras desktop standar untuk mendemokratisasi akses.

Namun, sementara model AI seperti Google Gencast telah menunjukkan akurasi superior dalam banyak skenario, mereka masih memiliki ruang untuk perbaikan . Sistem AI saat ini masih berjuang untuk memprediksi skala kecil, peristiwa lokal seperti tornado dan tidak mahir dalam meramalkan metrik spesifik seperti kecepatan angin. Ini karena model pada dasarnya adalah sistem pengenalan pola yang kuat yang dilatih pada data historis.

Keterbatasan ini menyoroti mengapa model berbasis fisika tradisional tetap sangat diperlukan. karena ini adalah model yang lebih tua dari ETH Zürich mereka membungkus karena ini karena lebih tua dari ETH Zürich, karena itu karena orang-orang yang lebih tua dari ETH Zürich membatasi karena ini karena targetnya karena targetnya karena ETH ETH ETH Zürich. which is crucial for long-term climate projections.

This has led some, including Google itself, to explore hybrid approaches like NeuralGCM, which blends machine learning with conventional atmospheric physics to get the Terbaik dari kedua dunia.

dari penyedia cloud ke peramal iklim: pengambilalihan cuaca teknologi besar

Kemitraan Google/NHC adalah contoh terbaru dan mungkin paling signifikan dari tren yang lebih luas: Teknologi besar dengan cepat bergerak ke dalam ilmu meteorologi. Apa yang dimulai dengan menyediakan infrastruktur cloud ke lembaga penelitian telah berkembang menjadi perlombaan inovasi penuh. Perusahaan sekarang mengembangkan model peramalan mereka sendiri dan membentuk kemitraan utama dengan lembaga pemerintah yang pernah mereka pastikan.

Microsoft telah menjadi pemain utama, mengembangkan model seperti Aurora untuk polusi atmosfer dan mencapai pengakuan untuk perkiraan jangka panjang. Sementara itu, Nvidia telah meluncurkannya Model Corrdiff Untuk peramalan lokal ultra-high-resolution, dan upaya bersama antara NASA dan IBM yang diproduksi PRIMED-SOBSE-SOBSE PRITHVI MODEL WXC . Kemitraan publik-swasta dapat memberikan manfaat yang luas, seperti google public sektor sekarang bekerja dengan capture nirlaba cort-techines dengan techines dengan colabor-techon-nya dengan colabory-prop colabory dengan cuaca tinggi dan badai geomagnetic. Lembaga-lembaga seperti NOAA juga membentuk kemitraan dengan perusahaan yang lebih kecil dan khusus untuk mengoptimalkan arsip yang dikelola NOAA yang luas dari data pengamatan untuk AI. Mengatasi topik sensitif dari perusahaan swasta yang memasuki domain publik tradisional, ilmuwan riset Google DeepMind Peter Battaglia menegaskan tujuan perusahaan adalah untuk berkontribusi pada apa yang telah lama”dipandang sebagai barang publik”dan untuk”bermitra dengan sektor publik ini. Transformasi, bagaimanapun, dibangun di atas fondasi yang menunjukkan tanda-tanda retak. Model-model kompleks ini dilatih pada dekade data cuaca historis, yang sebagian besar berasal dari arsip yang didanai publik yang dikelola oleh agensi seperti NOAA. Namun, seiring dengan ketergantungan AI pada data ini, lembaga-lembaga yang menyediakannya menghadapi ancaman eksistensial.

Usulan pemotongan anggaran dan kekurangan staf yang signifikan telah mengganggu NOAA dan Layanan Cuaca Nasional (NWS). Situasi ini tumbuh sangat mengerikan sehingga lima mantan sutradara NWS mengeluarkan The Financial Times Ya, ada kekhawatiran besar-besaran tentang hal ini dan saya pikir pemotongannya sangat berbahaya pada saat iklim benar-benar berubah.”

Agensi sekarang berebut untuk berurusan dengan kenyataan krisis ini. Setelah kehilangan sekitar 550 karyawan sejak Januari 2025, Tetapi bagi banyak orang di dalam, mungkin terlalu sedikit, sudah terlambat.

Beberapa kantor perkiraan dilaporkan pada”dukungan hidup,”dengan staf untuk ahli meteorologi turun 30% Di daerah kritis seperti Florida. James Franklin, mantan kepala cabang di NHC,

Paradoks ini mendefinisikan momen saat ini dalam prediksi cuaca. Kemitraan Google/NHC mewakili lompatan ke depan yang monumental dalam kemampuan teknologi kami untuk memperkirakan badai paling destruktif dari alam, yang dicontohkan oleh kinerja retrospektif model yang mengesankan pada badai Otis.

Dalam hal ini, insinyur DeepMind percaya bahwa model mereka kemungkinan akan memberikan sinyal sebelumnya untuk badai yang tersedia pada saat itu telah tersedia. Seperti Tatyana Deryugina, seorang profesor keuangan di University of Illinois,