Predviđanje vremena oduvek je bilo jedan od najzahtevnijih zadataka moderne nauke, a istovremeno i nešto što nam je svakodnevno potrebno. Od planiranja izleta do pripreme za ozbiljne oluje, dobre prognoze utiču na bezbroj odluka. U poslednjih nekoliko godina dogodio se nagli preokret u meteorologiji: veštačka inteligencija počela je sve ozbiljnije da preuzima ulogu u predviđanju atmosferskih procesa. Najnoviji korak u tom pravcu dolazi iz Google DeepMind i Google Research laboratorija, kroz novi model nazvan WeatherNext 2. Iako je reč o visoko tehnološkom sistemu, njegove ključne prednosti mogu se objasniti jednostavno: brže je, preciznije i sveobuhvatnije od svega što su do sada razvili.
WeatherNext 2 je naprednija verzija prethodnog AI modela za meteorološka predviđanja i predstavlja značajan iskorak u odnosu na prvobitnu iteraciju. Njegova najveća snaga leži u tome što je sposoban da generiše stotine mogućih scenarija razvoja vremena za isti početni trenutak. To na prvi pogled deluje kao tehnički detalj, ali u meteorologiji upravo ti „mogući putevi” čine razliku između grube prognoze i stvarne procene stanja. U tradicionalnim numeričkim modelima, koji se oslanjaju na fiziku atmosfere, generisanje takvih modela trajalo bi satima na velikim klasterima. WeatherNext 2 to postiže za manje od jednog minuta što je ogroman pomak u praktičnoj primeni.
Ovaj model postiže i izuzetno visoku prostornovremensku rezoluciju. Prema podacima iz Google-ovog istraživačkog tima, WeatherNext 2 je poboljšao gotovo sve ključne meteorološke promenljive: temperaturu, vetar, vlažnost i druge elemente atmosfere i to u opsegu od sadašnjeg trenutka pa sve do petnaest dana unapred. Poboljšanje preciznosti iznosi gotovo 99,9 procenata u odnosu na prethodnu verziju, što ga čini potencijalno jednim od najpouzdanijih AI modela do sada.
Sam način na koji model radi prilično je zanimljiv. Umesto da pokušava da eksplicitno izračuna svaku sitnu dinamiku atmosfere, kao što to čine klasični modeli, WeatherNext 2 koristi pristup zvan Functional Generative Network. Najjednostavnije rečeno, model uči obrasce ponašanja atmosferskih sistema na globalnom nivou, a zatim kroz proces ubacivanja „šuma” (noise) u svoje funkcionalne reprezentacije generiše veliki broj različitih ishoda koji su statistički konzistentni sa realnim atmosferskim procesima. Iako je treniran na pojedinačnim, takozvanim marginalnim promenljivim, model uspeva da uhvati složene odnose između njih. Dakle, ne samo temperaturu ili vetar zasebno, već i način na koji se te vrednosti zajedno razvijaju u stvarne sisteme poput ciklona, oluja ili toplotnih talasa. Taj prelazak sa samostalnih podataka na zajedničke strukture jedan je od glavnih razloga zbog kojih WeatherNext 2 nudi toliko realistične i bogate scenarije.
Važnost ovog pristupa ne ogleda se samo u pukoj zanimljivosti, već u praktičnim posledicama. Meteorološke službe mogu da dobiju ranija i pouzdanija upozorenja na ekstremne vremenske događaje, što može spasiti infrastrukturu, useve i najvažnije, živote. Industrije poput avijacije, energetike, pomorstva i poljoprivrede zavise od sve preciznijih prognoza kako bi svoje procese učinile efikasnijim i sigurnijim. Čak i mi obični korisnici možemo profitirati, jer ovakvi modeli mogu da poboljšaju pouzdanost popularnih vremenskih aplikacija i servisa koje svakodnevno koristimo.
WeatherNext 2 je dostupan i istraživačima i industriji putem Google Earth Engine i BigQuery platformi, a može se testirati i kroz rani pristup na Vertex AI sistemu. To znači da ovaj model neće ostati zaključen u laboratoriji, već će ga moći koristiti širok spektar stručnjaka. Ipak, uprkos impresivnim rezultatima, treba reći i da AI-pristupi ne zamenjuju u potpunosti tradicionalne modele zasnovane na fizici. Oni su komplementarni, jer fizikalni modeli i dalje zadržavaju duboko razumevanje fundamentalnih vremenskih procesa, dok AI modeli dopunjuju to znanje brzinom i sposobnošću da obrađuju ogromne količine podataka.
Sve u svemu, WeatherNext 2 predstavlja fascinantan korak napred. On pokazuje kako kombinacija veštačke inteligencije, naprednih algoritama i savremenog hardvera može dramatično promeniti jedno od najstarijih pitanja: a akvo će vreme biti sutra? I ne samo sutra, već i sledeće nedelje, uz desetine mogućih scenarija koji nam daju priliku da se pripremimo za bolje, ali i za lošije ishode. Ako je meteorologija ušla u novo doba, onda je upravo ovakav model jedan od njegovih najvažnijih simbola.
