Dự đoán chính xác thời tiết có thể là thách thức đặc biệt đối với các sự kiện địa phương phát triển theo thời gian hàng giờ, chẳng hạn như giông bão. Tuy nhiên, Google cho biết họ hiện đang tiến hành nghiên cứu phát triển mô hình học máy nhằm giải quyết thách thức này bằng cách đưa ra dự đoán được áp dụng cho tương lai trước mắt.
Carla Bromberg, một nhà khoa học nghiên cứu hàng đầu tại AI vì lợi ích xã hội của Google, cho biết mô hình "hiện tượng hóa" của công ty công nghệ tập trung vào dự báo thời tiết trong vòng sáu giờ. "Một lợi thế đáng kể của học máy là suy luận có giá rẻ về mặt tính toán, cho phép dự báo gần như tức thời", nhà khoa học này nói với các phóng viên trong một cuộc họp video ở Seoul.
Không giống như các phép đo thông thường được sử dụng bởi các cơ quan thời tiết trên toàn cầu, chương trình của Google sử dụng phương pháp không có vật lý, nghĩa là mạng lưới thần kinh sẽ học cách ước tính vật lý khí quyển từ các ví dụ đào tạo, chứ không phải bằng cách kết hợp kiến thức trước về cách thức hoạt động của khí quyển.
Nhà khoa học này cho biết kết quả của Google được so sánh với mô hình dự báo số lượng Làm mới nhanh Độ phân giải cao của cơ quan thời tiết Hoa Kỳ, Cơ quan Khí quyển và Đại dương Quốc gia Hoa Kỳ. Nhà khoa học tuyên bố rằng mô hình của Google có độ chính xác gấp 10 lần so với HRRR, chỉ mất từ năm đến 10 phút để dự báo.
Google cho biết họ hiện không có kế hoạch thương mại hóa nghiên cứu này nhưng đang chia sẻ sản phẩm nghiên cứu với công chúng.