Kad se tropska oluja Melissa formirala južno od Haitija, meteorolog Philippe Papin iz američkog Nacionalnog centra za uragane (NHC) bio je uvjeren da će se pred njegovim očima roditi 'čudovište'. Kao glavni prognostičar u smjeni, najavio je da bi se Melissa u samo 24 sata mogla pretvoriti u uragan četvrte kategorije i skrenuti prema Jamajci. Nikad prije nijedan prognostičar NHC-a nije izdao tako odvažnu prognozu naglog jačanja.

Ali Papin je imao još jedan adut - novi DeepMindov AI model za uragane, prvi takve vrste, pušten u rad u lipnju. I bio je u pravu. Melissa je narasla u jedan od najsnažnijih uragana koji su ikada pogodili Jamajku.

Nekoliko dana prije udara Papin je dao do znanja koliko vjeruje tom AI modelu: 'Četrdeset od pedeset DeepMindovih scenarija prikazuje Melissu kao uragan kategorije 5. Ne želim još prognozirati tu jačinu zbog nesigurne putanje, ali opcija je na stolu.'

Kada je Melissa naposljetku stigla do Jamajke, i to upravo kao uragan kategorije 5, postala je jedno od najjačih zabilježenih kopnenih udara zabilježenih u povijesti Atlantika. Papinova prognoza možda je mnogima dala dodatne sate ili dane da se pripreme i spase živote i imovinu, prenosi Guardian.

AI koji nadmašuje ljude

DeepMindov AI model je prvi takav model 'specijaliziran' za uragane i prvi koji redovito nadmašuje tradicionalne fizičke modele. Ove godine, kroz svih 13 oluja u Atlantiku, pokazao se najboljim u predviđanju putanje, čak i boljim od ljudskih prognostičara NHC-a.

Googleovi AI modeli već su ranije pokazali da znaju 'čitati' vremenske obrasce koje klasični modeli ne uoče na vrijeme. Razlog je jednostavan - umjetna inteligencija uči iz golemih količina podataka i prepoznaje obrasce klasični fizički modeli često ne uspiju predvidjeti.

'I to rade puno brže nego njihovi fizički prethodnici, uz znatno manju računalnu cijenu', kaže Michael Lowry, bivši meteorolog NHC-a. 'Ova sezona pokazala je da su novi AI modeli itekako konkurentni i u nekim slučajevima precizniji od sporijih fizičkih modela.'

DeepMindov model nije generativni AI poput ChatGPT-a. Riječ je o strojnome učenju, metodi koja iz golemih skupova podataka izvlači statističke veze i daje odgovore u nekoliko minuta, i to na običnom računalu. U usporedbi s državnim modelima koji se vrte satima na superračunalima, kontrast je ogroman.

Još nije savršen, ali pomaže

Naravno, AI nije bez grešaka. James Franklin, umirovljeni prognostičar NHC-a, upozorava da DeepMind ponekad pogriješi kod procjene ekstremne jačine oluja. Nije uspio točno predvidjeti intenzitet uragana Erin koji je ove godine također naglo prerastao u kategoriju 5, kao i tajfuna Kalmaegi koji je nedavno pogodio Filipine.

Franklin naglašava i drugi problem: 'Model je svojevrsna crna kutija.' Za razliku od državnih modela čiji su izvori, metode i formule javno dostupni, DeepMind ne otkriva svoje interne mehanizme. Google javno prikazuje samo rezultate modela u realnom vremenu, ali ne i algoritme koji stoje iza njih.

To je jedinstvena situacija jer nikad dosad privatna kompanija nije imala najprecizniji model vremena na svijetu, a da metode nisu potpuno dostupne i otvorene za pristup znanstvenicima. Google nije jedini u utrci. Američke i europske agencije razvijaju vlastite modele temeljene na umjetnoj inteligenciji, koji već pokazuju poboljšanja u odnosu na standardne verzije.

Startupovi također ulaze u igru uz državna sredstva, s ambicijom da razriješe neka od najtežih pitanja meteorologije - sezonske prognoze, rane najave tornada i preciznija upozorenja na bujične poplave. Jedna tvrtka, WindBorne Systems, čak lansira vlastite meteorološke balone kako bi popunila rupe u nacionalno američkoj mreži za praćenje vremena, oslabljene nedavnim rezovima administracije Donalda Trumpa.