AI van Google voorspelde orkaan Melissa drie dagen van tevoren

Toen orkaan Melissa in 2025 op Jamaica afstormde, werd het de zwaarste storm die het eiland ooit trof. Voorspellers zagen de plotselinge groei in kracht bijna niet aankomen. Toch kreeg Jamaica op tijd een waarschuwing, dankzij WeatherNext, een AI-model van Google DeepMind. Samen met het Amerikaanse National Hurricane Center voorspelde het model drie dagen van tevoren, met bijna honderd procent zekerheid, dat Melissa zou uitgroeien tot een orkaan van de zwaarste categorie. Het was voor het eerst dat een storm die begon met relatief lage windsnelheden op tijd werd herkend als toekomstige categorie-5-orkaan.

Een dag eerder alarm slaan

Bij cyclonen, orkanen en tyfonen telt elk uur. Deze stormen behoren tot de meest destructieve weersverschijnselen op aarde en zijn berucht lastig te voorspellen: hun koers en kracht kunnen razendsnel omslaan. Een storm die eerst onschuldig lijkt, kan binnen uren exploderen in kracht, terwijl een baan die een stad leek te missen plots afbuigt. Hoe eerder bewoners dat weten, hoe meer tijd ze hebben om te evacueren of voorraden aan te leggen. Traditionele numerieke weersvoorspelling draait op fysische simulaties die ongeveer twee dagen vooruit betrouwbaar zijn. WeatherNext trekt die horizon op naar drie dagen, zonder aan nauwkeurigheid in te boeten. Volgens DeepMind staat die verbetering gelijk aan zo'n tien jaar aan vooruitgang in de meteorologie.

Van rekenkracht naar patroonherkenning

Klassieke weersvoorspelling rekent met temperatuur, luchtdruk, wind en vocht in enorme fysische modellen, een proces dat uren duurt en veel rekenkracht kost. DeepMind koos een andere aanpak met kunstmatige intelligentie. Eerdere modellen van het bedrijf, GraphCast en GenCast, bleken al beter dan klassieke systemen in het voorspellen van gewoon weer. Extreem weer is lastiger: cyclonen zijn zeldzaam, waardoor er weinig trainingsdata is. WeatherNext is daarom getraind op tientallen jaren wereldwijde weerdata plus een speciale dataset van bijna vijfduizend extreme cyclonen. In plaats van één voorspelling te geven, berekent het model duizenden mogelijke scenario's en kent daar kansen aan toe. Dat maakt het mogelijk om zowel de cycloonintensiteit als de te verwachten snelle intensivering van een storm nauwkeuriger in te schatten, iets waar oudere modellen vaak over struikelden. Een volledige vijftiendaagse voorspelling berekent het model in minder dan een minuut op één AI-chip.

Aanvulling, geen vervanging

DeepMind benadrukt dat dit AI-weersvoorspellingsmodel de klassieke systemen niet vervangt. Fysische modellen blijven waardevol omdat ze beter uit te leggen zijn en soms weerpatronen blootleggen die nog niet in trainingsdata zitten. Ook blijft de inschatting van menselijke voorspellers onmisbaar om te bepalen of een AI-voorspelling fysisch logisch is. Concurrenten als Huawei en chipmaker Nvidia werken aan vergelijkbare systemen, dus de ontwikkeling gaat snel. Wetenschappers denken nu al na over de volgende stap: het combineren van cycloonvoorspellingen met andere modellen, zoals voor stormvloeden, om beter in te schatten wanneer meerdere rampen samenvallen. Voor Jamaica was het verschil dit jaar al voelbaar. Evan Thompson van de Jamaicaanse meteorologische dienst zegt dat eerdere evacuatie en betere voorbereiding echt levens en bestaansmiddelen hebben gered.