Google DeepMindの新しい気象モデルは、2025年の大西洋ハリケーンシーズン中に高度に正確な予測を提供し、伝統的なシステムを上回りました。一方、米国のグローバル予測システムはパフォーマンスが低かったです。予備データは、AIの追跡と強度予測における優位性を強調しています。
2025年の大西洋ハリケーンシーズンは、13の命名された嵐を伴い、予測技術の顕著な進歩で終了しました。Google DeepMindのWeather Labは2025年6月にサイクロンの軌道予測のリリースを開始し、モデルはすぐに優位性を証明しました。マイアミ大学のシニア研究者ブライアン・マクノルディによる予備分析によると、GoogleのDeepMindモデル（GDMI）は、0から120時間までの予測ホライズン全体で最低の平均位置誤差を達成しました。
比較では、米国気象局のGlobal Forecast System（GFS、AVNIとして表記）は最悪のパフォーマーとランク付けされました。120時間で、Googleのモデルは165海里の誤差を報告しましたが、GFSは360海里に達しました—2倍以上です。AIシステムは、National Hurricane Centerの公式予測（OFCL）やTVCNやHCCAなどのコンセンサスモデルさえも上回りました。また、強度予測でも優れ、ハリケーンの強度の変動を捉えました。
これはGoogleのAIの最初の完全なシーズンで、伝統的な物理ベースの計算ではなくニューラルネットワークに依存しています。「DeepMindや他の類似したデータ駆動型、AIベースの気象モデルの美しさは、世界で最も高価で先進的なスーパーコンピュータを必要とする伝統的な物理ベースの同等品に比べて、予測をどれほど速く生成するかという点です」と、ハリケーン専門家でEye on the Tropicsニュースレターの著者マイケル・ローリーは述べました。「それに加えて、これらの『スマート』モデルは、ニューラルネットワークのアーキテクチャにより、ミスから学び、即座に修正する能力を持っています。」
GFSの低パフォーマンスは未解明のままです。ローリーは「GFSがこのハリケーンシーズンでなぜこんなに低パフォーマンスだったのか、すぐに明確ではありません」と指摘しました。推測では、政府の予算削減によるデータ収集の失態が指摘されていますが、これは他のモデルにも影響を与える可能性があります。2019年以降のモデルのアップグレードは失敗したようで、競合他社との格差を広げました。National Hurricane Centerからの公式評価は保留中ですが、初期結果はAIがハリケーン予測を変革することを示唆しています。