2026. augusztus 8., szombat · Kutatás

Google DeepMind: áttörés a ciklonok AI-alapú előrejelzésében

A Google DeepMind Nature-ben publikált kutatása szerint a WeatherNext nevű AI-modell a korábbi módszereknél pontosabban jósolja meg a trópusi ciklonok pályáját, intenzitását és szélszerkezetét. A vállalat állítása szerint a modell háromnapos előrejelzései olyan pontosak, mint korábban csak a kétnapos jóslatok voltak, ami átlagosan egy plusz nap előrejelzési biztonságot jelent a meteorológusoknak. A fejlesztés a National Hurricane Centerrel, a CIRA-val és a brit Met Office-szal együttműködésben zajlott, és a cég szerint már a gyakorlatban is bevált: a Melissa hurrikán 2025-ös, jamaicai partraérése előtt segített időben figyelmeztetést kiadni. A Google DeepMind most nyílt forráskódúvá teszi a WeatherNext 2 és a WeatherNext Cyclones modelleket, hogy a kutatói közösség is hozzáférjen hozzájuk.

Miért fontos?

Egy pontosabb, nyílt forráskódú ciklon-előrejelző modell életeket menthet és javíthatja a katasztrófavédelmi felkészülést világszerte.

Források

Google DeepMind Kutatás

Említve a tudásbázisban

szereplő Google DeepMind

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Google DeepMind#WeatherNext

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. augusztus 8., szombat napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

A DeepMind AI-modellje egy nappal korábban jelzi előre a hurrikánokat

A Google DeepMind és a Google Research WeatherNext nevű AI-modelljéről a Nature folyóiratban csütörtökön megjelent, lektorált tanulmány szerint a rendszer a korábbi módszereknél átlagosan egy nappal hosszabb előrejelzési időt biztosít trópusi ciklonoknál: három nappal korábbi becslése annyira pontos, mint a régebbi modellek két nappal korábbi jóslata. A cikk felidézi, hogy 2025 októberében a Melissa hurrikán esetében a WeatherNext öt nappal a partot érés előtt 80 százalékos biztonsággal jelezte az 5-ös kategóriájú hurrikánként Jamaicába érkezést, ami segítette a korábbi riasztást. A kutatók szerint a ritka szélsőséges eseményekhez kevés adat áll rendelkezésre, ezért a modellt általános időjárási és ciklonadatokon egyaránt betanították, és egy ilyen mértékű előrejelzési javulás korábban egy évtizedes fejlesztést igényelt volna.

A Google DeepMind AI-modellje egy nappal korábban jelzi a hurrikánokat

A Google DeepMind kutatói a Nature-ben publikált tanulmányukban azt állítják, hogy a WeatherNext nevű AI-modell átlagosan egy nappal korábban ad pontos előrejelzést trópusi ciklonokról, mint a korábbi módszerek. A modellt a Jamaicát pusztító Melissa hurrikán előrejelzésénél is használták, és az amerikai Nemzeti Hurrikáncentrum vezetője, Mike Brennan szerint az extra idő valós különbséget jelenthet az evakuálási döntéseknél. A fejlesztők a ritka ciklonadatokat általános meteorológiai adatokkal kombinálva tanították a modellt, hogy egyszerre a vihar útvonalát és intenzitását is jól becsülje, amivel korábbi AI-modellek nem boldogultak. A kutatók szerint korábban évtizedes fejlesztést igényelt volna egy nappal előrébb hozni az előrejelzést.

A Google DeepMind GenCeption rendszere videógenerátorból csinál univerzális látómodellt

A Google DeepMind kutatói kifejlesztették a GenCeption nevű rendszert, amely az Alibaba nyílt forráskódú Wan2.1 videómodelljét klasszikus számítógépes látási feladatokra – mélységbecslésre, szegmentálásra és 3D-s pózbecslésre – használja egyetlen előrecsatolt lépésben. A modell kis mennyiségű szintetikus videón tanult, mégis felveszi a versenyt specializált modellekkel, és valós felvételekre, valamint korábban nem látott kategóriákra is általánosít. A szerzők szerint ez a vitatott elképzelést támasztja alá, miszerint a videógenerátorok univerzális világmodellként szolgálhatnak. A tanulmány nem lektorált, eredményeit független szakértői vizsgálat még nem erősítette meg.

A Google DeepMind és az Isomorphic Labs közös biobiztonsági stratégiát mutatott be

A Google DeepMind és az Isomorphic Labs közös megközelítést tett közzé a biológiai ellenálló képesség (bioreziliencia) erősítésére. A két szervezet saját közlése szerint az elmúlt egy évben több mint 15 partnerséget kötött kormányzati szervekkel, biobiztonsági szervezetekkel és kutatócsoportokkal annak érdekében, hogy megakadályozzák az AI-modellek visszaélésszerű felhasználását, és felgyorsítsák a járványok felismerését és a válaszlépéseket. A stratégia három pillérre épül: megelőzés, felderítés és reagálás. A cégek az AlphaFold, az AlphaGenome és az Isomorphic Labs gyógyszertervezési motorja (IsoDDE) mellett a Gemini modellt is megbízható partnerek rendelkezésére bocsátják. Emellett a SynthID vízjelező technológia biológiai alkalmazásán is dolgoznak, amely segíthetne a DNS-szintézis-szolgáltatóknak az AI által generált, potenciálisan kockázatos biológiai szekvenciák szűrésében.