گوگل ڈیپ مائنڈ نے ہم مرتبہ نظرثانی شدہ نتائج شائع کیے ہیں جس میں دکھایا گیا ہے کہ اس کا WeatherNext AI موسمی ماڈل اشنکٹبندیی طوفانوں کی پیشین گوئی کرنے میں جدید ترین درستگی حاصل کرتا ہے، جس سے سرکردہ آپریشنل پیشن گوئی کے نظاموں کے مقابلے میں ایک پورے دن یا اس سے زیادہ پیشین گوئی لیڈ ٹائم حاصل ہوتا ہے۔ یہ تحقیق جریدے نیچر میں 6 اگست 2026 کو شائع ہوئی، اور گوگل اشاعت کے ساتھ ساتھ ماڈلز کو اوپن سورس کر رہا ہے۔

یہ پیش رفت AI انڈسٹری کی کوریج کو تیز کرنے کے ایک لمحے پر پہنچی ہے، جہاں مصنوعی ذہانت کا تیزی سے سائنسی اور عوامی تحفظ کے مسائل پر اطلاق کیا جا رہا ہے۔ اشنکٹبندیی طوفانوں نے پچھلے 50 سالوں میں 700,000 سے زیادہ اموات اور 1.4 ٹریلین ڈالر کا معاشی نقصان پہنچایا ہے، ڈیپ مائنڈ کے اعلان میں بیان کردہ اعداد و شمار کے مطابق، انخلاء اور تباہی کے ردعمل کے نتیجے میں پیشن گوئی کے لیڈ ٹائم میں بھی معمولی فائدہ ہوا ہے۔

لیڈ ٹائم کا ایک دن ایک سسٹم میں کمپریس کیا گیا۔

سرخی کا نتیجہ لیڈ ٹائم ہے۔ 2023 سے 2025 تک کے طوفانوں پر، WeatherNext کے ٹریک، شدت، اور ہوا کے ڈھانچے کی پیشین گوئیاں ایک دن یا اس سے زیادہ کا اوسط آپریشنل ماڈلز کے مقابلے میں فائدہ مند ہیں۔ عملی لحاظ سے، اس کی تین دن کی پیشن گوئی اس سے میل کھاتی ہے جو پہلے کے نظاموں نے دو دن میں فراہم کی تھی۔ محققین اس بہتری کو تقریباً ایک دہائی کے آپریشنل موسمیاتی پیشرفت کے مقابلے کے طور پر بیان کرتے ہیں جو ایک واحد AI نظام میں کمپریس کی گئی ہے۔

طوفان کی پیشن گوئی میں، جہاں انخلاء کے احکامات، سپلائی سٹیجنگ، اور ہنگامی اعلانات گھنٹوں پر منحصر ہوتے ہیں، وہ مارجن وہ میٹرک ہے جو سب سے زیادہ اہمیت رکھتا ہے۔ اس مقالے میں WeatherNext Cyclones متعارف کرایا گیا ہے، جو ایک AI ماڈل ہے جو اشنکٹبندیی طوفان کے ٹریک، شدت اور سائز کی 15 دنوں تک کی پیش گوئیاں کرتا ہے۔

ماڈل کیسے کام کرتا ہے۔

تربیتی اعداد و شمار نے تقریباً 5,000 تاریخی طوفانوں کے IBTrACS ڈیٹا بیس کے ساتھ عالمی ماحولیاتی تجزیہ کو ملایا۔ ماڈل فنکشنل جنریٹو نیٹ ورکس کا استعمال کرتا ہے تاکہ واحد نکاتی پیشین گوئیوں کے بجائے امکانی تقسیم تیار کی جا سکے، اور یہ 1,000 رکنی ملبوسات تک پہنچتا ہے - پچھلے سسٹم کے 50 رکنی رن سے بیس گنا۔ بڑے جوڑے نایاب لیکن اعلیٰ نتائج کے واقعات کو بہتر طور پر پکڑتے ہیں جیسے تیزی سے شدت، وہ خطرناک رجحان جہاں طوفان کی ہوا کی رفتار اچانک بڑھ جاتی ہے۔

ایک تلاش اس چیز کے لئے باہر کھڑا ہے جو اسے چیلنج کرتا ہے۔ اعلی مقامی قرارداد کو طویل عرصے سے درست شدت کی پیشن گوئی کی قیمت سمجھا جاتا ہے۔ WeatherNext Cyclones 28-by-28-klometer ان پٹ پر چلتا ہے، جو روایتی علاقائی ماڈلز کے مقابلے میں تقریباً 100 گنا زیادہ موٹا ہے، اور WeatherNext 2-mini نامی ایک کمپیکٹ ویرینٹ 111 بائی 111 کلومیٹر پر چلتا ہے اور پھر بھی اچھی کارکردگی کا مظاہرہ کرتا ہے۔ مقالے میں کہا گیا ہے کہ جدید ترین شدت کی پیشن گوئی کے لیے ہائی ریزولیوشن کوئی سخت شرط نہیں ہے، اور محققین ایک کھلے سوال کے طور پر جھنڈا دیتے ہیں کہ ماڈل موٹے ڈیٹا سے شدت کا سگنل کیسے نکالتا ہے۔

2025 کے سمندری طوفان کے موسم کے دوران تجربہ کیا گیا۔

تشخیص خالصتاً سابقہ نہیں تھا۔ 2025 کے بحر اوقیانوس کے سمندری طوفان کے سیزن کے دوران، یہ ماڈل نیشنل ہریکین سینٹر کے آپریشنل ورک فلو کے ساتھ ساتھ چلایا اور پیشین گوئی کرنے والوں کو سمندری طوفان میلیسا کے جمیکا میں تیزی سے شدت اور لینڈ فال کا اندازہ لگانے میں مدد کی تاکہ قبل از وقت انتباہ کی حمایت کی جا سکے۔ NHC کی 2025 کی تصدیقی رپورٹ سیزن کی پیشن گوئی کی کارکردگی کو دستاویز کرتی ہے۔ اس سال یہ نظام پیشن گوئی کرنے والوں کی فیصلہ سازی میں مدد کے لیے ہر طوفان کے لیے 1,000 ممکنہ منظرنامے تیار کر رہا ہے۔

یہ کام Google DeepMind اور Google ریسرچ سائنسدانوں اور National Hurricane Center، کوآپریٹو انسٹی ٹیوٹ فار ریسرچ ان دی ایٹموسفیئر (CIRA) اور UK Met Office کے درمیان تعاون تھا، جن میں سے کئی نیچر پیپر کے شریک مصنفین ہیں۔

تین اوپن سورس ویریئنٹس جاری کیے گئے۔

اوپن سورس ریلیز تین ماڈل کی مختلف حالتوں کا احاطہ کرتی ہے:

  • WeatherNext Cyclones — وہ ورژن جو 2025 کے سمندری طوفان کے سیزن کے دوران چلا تھا اور جس کے نتائج پیپر میں ظاہر ہوتے ہیں۔
  • WeatherNext 2 — بعد کی تازہ کاری جو گوگل نے اکتوبر 2025 میں شروع کی
  • WeatherNext 2-mini — ایک کمپیکٹ ورژن جو مفت Google Colab نوٹ بک میں ایک TPU پر چلتا ہے۔

تینوں کے لیے کوڈ اور وزن GitHub پر دستیاب ہیں۔ ایک TPU پر ایک 15 دن کی پیشن گوئی میں ایک منٹ سے بھی کم وقت لگتا ہے، یعنی اپنانے میں رکاوٹ اب مہارت اور انضمام ہے، نہ کہ حساب۔

پیشین گوئیاں ویدر لیب پر بھی قابل تحقیق ہیں، جسے گوگل نے طوفان سے باخبر رہنے سے درجہ حرارت، بارش اور ہوا کی رفتار کو شامل کرنے والی مکمل عالمی پیشین گوئیوں تک بڑھا دیا ہے۔ دونوں ماڈلز اور ویدر لیب گوگل ارتھ AI کے اندر بیٹھتے ہیں، جو کہ موسمیاتی اور جغرافیائی چیلنجوں پر مشین لرننگ کو لاگو کرنے کے لیے کمپنی کی بہترین کوشش ہے۔

یہ کیوں اہمیت رکھتا ہے۔

نتیجہ ایک وسیع تر رجحان کو تقویت دیتا ہے: AI پر مبنی موسمی ماڈلز تحقیقی مظاہروں سے آپریشنل ٹولز کی طرف بہت سے ماہرین موسمیات کی توقع سے زیادہ تیزی سے آگے بڑھ رہے ہیں۔ وزن کو اوپن سورس کر کے اور ایک اعلی درجے کے جریدے میں شائع کر کے، Google WeatherNext کو ایک ریفرنس سسٹم کے طور پر پوزیشن دے رہا ہے جسے قومی موسمیاتی ایجنسیاں اور دنیا بھر کے محققین تیار کر سکتے ہیں۔

طوفان سے متاثرہ علاقوں میں کمیونٹیز کے لیے، انتباہ کا ایک اضافی دن منظم انخلاء اور افراتفری کے درمیان فرق ہوسکتا ہے۔ جیسا کہ AI موسمی ماڈلز پختہ ہوتے جا رہے ہیں، مسابقتی سوال صرف درستگی سے اس طرف منتقل ہو رہا ہے کہ کون پیشن گوئیوں کو تیزی سے عمل میں لا سکتا ہے۔

AI سے آگے رہیں

مصنوعی ذہانت سائنس، انفراسٹرکچر اور روزمرہ کی زندگی کو کس طرح تبدیل کر رہی ہے اس کے بارے میں مزید جاننے کے لیے، ہماری بریکنگ AI نیوز کوریج کو فالو کریں۔ ہم تحقیق، کمپنیوں اور فیلڈ کو حقیقی وقت میں تشکیل دینے والی پالیسیوں کو ٹریک کرتے ہیں۔

مزید AI خبریں پڑھیں →