GenCast, som uppfanns av det Londonbaserade IoT-forskningslaboratoriet Google DeepMind, har ”visat bättre prognosförmåga” än världens nuvarande ledande modell, sade företaget på onsdagen.
European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF) producerar prognoser för 35 länder och anses vara det globala riktmärket för meteorologisk noggrannhet.
DeepMind sa dock att GenCast överträffade centrets prognoser med mer än 97% av de 1,320 realistiska väderscenarierna för 2019 som båda modellerna fick.
Modellen tränades på fyra decennier av temperatur-, vindhastighets- och lufttrycksdata (från 1979 till 2018) och kan producera en 15-dagars prognos på bara åtta minuter (för närvarande tar det timmar).
”GenCast ger mer exakta prognoser för både dagligt väder och extrema händelser än det bästa operativsystemet … upp till 15 dagar i förväg”, säger DeepMind i ett uttalande.
Forskare varnar för att extremväder blir allt vanligare och mer brutala på grund av klimatförändringar som orsakas av människan.
I augusti förra året krävde skogsbränder på Hawaii omkring 100 liv. Lokalbefolkningen har kritiserat myndigheterna och sagt att ingen varnade dem för de hotande bränderna.
I Marocko i somras dödade en plötslig värmebölja minst 21 personer på 24 timmar. I september dödade orkanen Helene 237 personer i Florida och andra sydöstra delstater i USA.
”DeepMind sa att GenCast ”konsekvent överträffade” den nuvarande ledande vädermodellen när det gäller att förutsäga extrem värme, extrem kyla och höga vindbyar.
”Mer exakta prognoser för extrema väderrisker kan bidra till att rädda fler liv, förhindra skador och spara pengar”, avslutade DeepMind.
