Компанијата Google го претстави GenCast, AI модел со висока резолуција, кој беше опишан во списанието Nature.
Прецизната временска прогноза е исклучително важна, без разлика дали станува збор за секојдневни активности, обновлива енергија или екстремни ситуации, како подготовка за катастрофи. GenCast го надминува моментно најдобриот систем, ENS на ECMWF, во прогнози до 25 дена однапред.
GenCast е модел на дифузија, сличен на оние кои се користат во AI генератори на слики, но е посебно прилагоден за геометријата на Земјата. Тој е обучен врз основа на четири децении историски податоци од архивите на ECMWF.
За да го тестира, Google го тренираше GenCast со историски временски податоци до 2018 година и креираше 1.320 различни временски прогнози за 2019 година. Потоа, резултатите ги спореди со ENS и со реалните временски услови. GenCast беше попрецизен од ENS во 97,2% од случаите, додека неговата прецизност за прогнози подолги од 36 часа беше зголемена за до 99,8%. 
Google го тестираше GenCast со предизвик да ја предвиди патеката на тајфунот Хагибис, кој го погоди Јапонија во 2019 година. Црвената боја ја означува вистинската патека на тајфунот, додека сината ги претставува можните патеки предвидени од Google-овиот AI модел. По седум дена, прогнозите беа релативно широко распоредени, но се доближија до вистинската патека како што тајфунот се приближуваше кон копното.
GenCast им дава повеќе време на властите да се подготват за лоши временски услови и може да предвиди брзина на ветер во близина на ветерни електрани, временски услови кај соларни фарми и слично.
GenCast е „модел на ансамбл“, што значи дека произведува повеќе од 50 предвидувања со различни веројатности. Една таква 15-дневна прогноза може да се генерира за осум минути на Google Cloud TPU v5, според Google. Повеќе предвидувања можат да се изведуваат паралелно. Од друга страна, за традиционалните модели за временска прогноза потребни се часови на суперкомпјутери.
Google го лансираше GenCast како отворен модел и планира да продолжи да соработува со агенциите за временска прогноза и научниците, со цел да ги направи идните временски прогнози уште подобри.