למרות הקדמה הטכנולוגית - תחזיות מזג-האוויר הן עדיין מקור גדול לתסכול, גם בקרב החזאים וגם בקרב הציבור. כשמוסיפים לכך את שינויי האקלים הגדולים, המובילים לא פעם למשברים של ממש ולמזג-אוויר קיצוני במקומות שונים בעולם, התסכול רק הולך וגובר. כעת, חוקרים של גוגל מפרסמים מחקר חדש, שמציע מודלים של למידת מכונה שמסייעים בחיזוי כמעט מיידי ומוכיחים עצמם כמדוייקים ומהירים יותר לעומת השיטות המסורתיות.
לפי החוקרים, הכלי החדש - שנמצא עדיין בשלב מחקרי ועוד רחוק מהטמעה במוצרים מסחריים, מסוגל לבצע חישובים בתוך דקות, לעומת שיטות חיזוי והדמיות שלהן דרושות שעות ארוכות. במחקר הצליחו להשיג חיזוי די מדוייק של ממטרים, בטווח של עד 6 שעות לפני שהתרחשו. "אחד היתרונות הבולטים של חיזוי מבוסס למידת מכונה, הוא בכך שהתחזיות שלנו מבוססות על מידע חדש", כתבו החוקרים. לצד זאת הם הדגישו כי תחזיות לטווחים ארוכים יותר עדיין מחייבות כוח עיבוד גדול יותר ומודלים מורכבים.
למה בכלל צריך להתמקד בחיזוי לטווחים קצרים? בגוגל טוענים שלסוג החיזוי הזה יש פוטנציאל של ממש בכל הקשור לניהול משברים הנוגעים למזג אוויר קיצוני ולהתאמה שלנו אל שינויי האקלים. היכולת לייצר חיזוי מהיר שנוגע לשעות הקרובות, במקרים כמו שטפונות ואסונות אחרים, עשוי לסייע להתמודדות רחבה עם המשבר ואפילו להציל חיים.
גוגל היא כמובן לא החברה הראשונה שבוחנת שילוב מודלים של למידת מכונה בשיפור יכולות חיזוי מזג-האוויר. למעשה, בינה מלאכותית היא תקווה גדולה בתחום שכאמור סובל מתדמית בעייתית, מצריך משאבים רבים ועדיין לא מסוגל להפיק תחזיות מדוייקות מספיק. שינויי האקלים מספקים מוטיבציה להשגת התקדמות בתחום, ככל שחיזוי מזג-האוויר הופך לכלי חיוני ביותר בהתמודדות עם אקלים קיצוני.
