قدم نموذج الطقس الجديد من Google DeepMind توقعات دقيقة للغاية خلال موسم إعصار الأطلسي لعام 2025، متفوقًا على الأنظمة التقليدية. بالمقابل، أدى نظام التنبؤ العالمي الأمريكي أداءً ضعيفًا. تبرز البيانات الأولية تفوق الذكاء الاصطناعي في التتبع وتوقعات الكثافة.
انتهى موسم إعصار الأطلسي لعام 2025، الذي شمل 13 عاصفة مسماة، بتقدم ملحوظ في تكنولوجيا التنبؤ. بدأ مختبر الطقس في Google DeepMind في إصدار توقعات مسار الإعصار في يونيو 2025، وأثبت النموذج تفوقه بسرعة. وفقًا لتحليل أولي من قبل براين ماكنولدي، باحث أول في جامعة ميامي، حقق نموذج Google DeepMind (GDMI) أدنى أخطاء متوسطة في المواقع عبر آفاق التنبؤ من 0 إلى 120 ساعة.
في المقارنات، احتل نظام التنبؤ العالمي لخدمة الأرصاد الجوية الوطنية الأمريكية (GFS، المشار إليه بـ AVNI) المرتبة الأسوأ. عند 120 ساعة، أبلغ نموذج جوجل عن خطأ قدره 165 ميل بحري، بينما وصل GFS إلى 360 ميل بحري، أكثر من الضعف. تفوق النظام الذكي حتى على التوقعات الرسمية لمركز الإعصار الوطني (OFCL) ونماذج الإجماع مثل TVCN وHCCA. كما برع في التنبؤ بالكثافة، مسجلاً تقلبات قوة الإعصار.
هذا يمثل الموسم الكامل الأول للذكاء الاصطناعي من جوجل، الذي يعتمد على الشبكات العصبية بدلاً من الحسابات التقليدية المبنية على الفيزياء. 'جمال DeepMind ونماذج الطقس الأخرى المماثلة المدفوعة بالبيانات والذكاء الاصطناعي هو مدى سرعة إنتاج توقع مقارنة بأقرانها التقليديين المبنيين على الفيزياء الذين يتطلبون بعض أغلى وأكثر الحواسيب الخارقة تقدماً في العالم'، قال مايكل لووري، متخصص في الإعصار ومؤلف نشرة Eye on the Tropics. 'بالإضافة إلى ذلك، تمتلك هذه النماذج 'الذكية' مع معماريات الشبكات العصبية القدرة على التعلم من أخطائها وتصحيحها على الفور.'
يظل الأداء الضعيف لـ GFS غير مفسر. لاحظ لووري: 'ليس واضحًا فورًا لماذا أدى GFS أداءً سيئًا جدًا في موسم الإعصار هذا.' تشير التكهنات إلى إمكانية إخفاقات في جمع البيانات بسبب التخفيضات الحكومية، على الرغم من أن ذلك من المحتمل أن يؤثر على نماذج أخرى أيضًا. تبدو الترقيات للنموذج منذ 2019 فاشلة، مما يوسع الفجوة مع المنافسين. التقييمات الرسمية من مركز الإعصار الوطني معلقة، لكن النتائج المبكرة تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي سيغير تنبؤات الإعصار.