Uragano kelią Google DI numatė tiksliau, bet ne jo stiprumą

Google DeepMind DI modelis tiksliai numatė uragano Isaias judėjimą vakarinės Floridos link, kai įprasti modeliai iš pradžių rodė kelią Luizianos kryptimi. Spalio 26 dieną NPR aprašytas atvejis parodo pažangą prognozuojant audros trajektoriją, tačiau kartu atskleidžia išliekančias stiprumo vertinimo ribas.

Pasak NPR, spalio pradžioje Isaias pasiekė sausumą prie Destino Floridoje kaip antros kategorijos uraganas, nors dalis pradinių prognozių rodė vakariau. Google modelis nuo pradžių numatė Floridos šiaurės vakarinę pakrantę, todėl meteorologai šį atvejį pateikia kaip konkretų naujos technologijos rezultatą.

NPR kalbintas uraganų ekspertas ir meteorologas Michael Lowry pabrėžia, kad Google DeepMind modelis pastaraisiais metais tapo vienu patikimiausių jo stebimų modelių. Majamio universiteto uraganų tyrėjas Brian McNoldy nurodo, kad įprastai naujoms prognozavimo sistemoms patobulinti prireikia gerokai daugiau laiko.

JAV Nacionalinis uraganų centras Google modelį į oficialių prognozių rengimą pradėjo įtraukti pernai, rašo apie meteorologijos pokyčius pasakojantis NPR. Iki 2025 metų Atlanto uraganų sezono pabaigos jis jau buvo tarp geriausių sistemų, vertinančių audros kelią ir stiprumą.

Leidinys paaiškina, kad tradiciniai modeliai remiasi palydovų ir orlaivių surinktais atmosferos duomenimis bei fizikos lygtimis, apskaičiuojančiomis tolesnę būseną. DI modeliai mokosi atpažinti dėsningumus iš istorinių audrų ir atmosferos duomenų, todėl jų prognozių susidarymo mechanizmas skiriasi.

Lowry NPR sakė, kad meteorologams ne visuomet aišku, kodėl toks modelis konkretų atsakymą pateikia teisingai arba suklysta. Ši aiškinamumo problema išlieka net tada, kai atskirų prognozių tikslumas gerėja, o jų rezultatais rengiantis audrai remiasi gyventojai ir tarnybos.

Nacionalinio uraganų centro direktorius Michael Brennan NPR paaiškino, kad oficialios prognozės toliau rengiamos derinant kelis patikrintus modelius ir žmonių vertinimą. Aktyvių uraganų metu centras informaciją atnaujina kas šešias valandas, o specialistai padeda išlaikyti prognozių tęstinumą tarp atnaujinimų.

Brennan nurodė, kad DeepMind geriau numatė Isaias trajektoriją, tačiau uragano stiprumą tiksliau įvertino centro naudojamas mišrus prognozavimo metodas. NPR taip pat mini Europos vidutinės trukmės orų prognozių centro modelius tarp patikimesnių DI sistemų, bet perspėja jų nesutapatinti su visais rinkoje siūlomais sprendimais.

NPR kalbintas Lowry pažymi, kad DI modeliai gali būti atnaujinami per savaites ar mėnesius, o tradiciniai dažnai keičiami daugiausia kasmet. Brennan savo ruožtu pažymi, kad stiprumo prognozių klaidos dabar yra maždaug perpus mažesnės nei uragano Katrina laikais. Tačiau jis šią ilgalaikę pažangą sieja ne vien su DI: svarbūs ir geresni modeliai, ir palydovų bei orlaivių renkami duomenys.

Pasak Brennan, jo komanda reguliariai perduoda Google pastabas, kurios turėtų padėti tobulinti modelį ir mažinti likusias prognozavimo klaidas. Google į NPR klausimus šiai publikacijai neatsakė, todėl tolesnės konkrečios modelio atnaujinimo datos ir jų tiksliniai rezultatai šiame pranešime neįvardyti.