Els ciclons tropicals són un dels fenòmens meteorològics més cars i mortífers, i preveure'ls amb prou antelació segueix sent un dels reptes més difícils de la meteorologia operativa. Un equip de Google DeepMind ha publicat a Nature —a la portada d'aquesta setmana, tot i que l'article es va posar en línia el 6 d'agost— un sistema anomenat WeatherNext Cyclones (WN-C), un model d'IA entrenat amb dades globals d'anàlisi meteorològica i amb l'històric de ciclons tropicals dels darrers anys.
En avaluar-lo sobre els ciclons de 2023 a 2025, les prediccions de trajectòria, intensitat i radi de vent de WN-C ofereixen, de mitjana, almenys un dia més d'avís que els millors models operatius actuals, una millora que els autors comparen amb el progrés acumulat en tota una dècada de desenvolupament de models meteorològics convencionals. El sistema fa servir dades d'entrada molt més grolleres que els models regionals d'alta resolució, la qual cosa suggereix que la resolució fina no és imprescindible per predir bé la intensitat d'un cicló. Gràcies a la seva eficiència, WN-C pot generar fins a 1.000 escenaris simultanis, molt per sobre dels 50 membres habituals dels conjunts (ensembles) convencionals, cosa que li permet captar millor esdeveniments extrems i poc freqüents.
La rellevància pràctica és directa: incorporar WN-C a un conjunt de consens ponderat amb altres models millora substancialment la seva capacitat predictiva, i l'eina ja es pensa per donar suport als meteoròlegs humans que emeten els avisos oficials, no per substituir-los. En un context d'onades de calor i tempestes cada cop més costoses, guanyar un dia sencer d'antelació pot traduir-se en evacuacions més ben planificades i menys víctimes.
L'estudi també té límits que els mateixos autors reconeixen: està validat sobre ciclons de només tres anys (2023-2025), un període relativament curt, i el seu rendiment es compara amb els models operatius actuals, no es demostra encara en un escenari real de servei meteorològic nacional de manera continuada. Els autors adverteixen que caldrà seguir validant-lo en temporades futures abans de confiar-hi de manera exclusiva.