पारंपरिक चक्रवात पूर्वानुमान में हमेशा एक समस्या रही है: वैश्विक मॉडल तूफान के ट्रैक (कहाँ जाएगा) की भविष्यवाणी करने में तो अच्छे होते हैं, लेकिन तीव्रता और हवा की संरचना का अनुमान लगाने में संघर्ष करते हैं। दूसरी ओर, उच्च-रिज़ॉल्यूशन वाले क्षेत्रीय मॉडल तीव्रता को तो पकड़ लेते हैं, लेकिन बड़ी तस्वीर खो देते हैं। WeatherNext Cyclones एक एकल AI मॉडल है जो तीनों - ट्रैक, तीव्रता और हवा की संरचना - की एक साथ भविष्यवाणी करता है ।
यह मॉडल दशकों के वैश्विक वायुमंडलीय डेटा के साथ-साथ लगभग 5,000 ऐतिहासिक उष्णकटिबंधीय चक्रवातों के डेटाबेस पर प्रशिक्षित किया गया है । यह एक एकल TPU पर प्रति रन एक मिनट से भी कम समय में 1,000 संभावित तूफान परिदृश्य उत्पन्न कर सकता है ।
'Nature' पेपर के अनुसार, WeatherNext Cyclones का तीन दिन का पूर्वानुमान उतना ही सटीक है जितना पिछले मॉडल दो दिनों में दे पाते थे । इसका मतलब है कि पूर्वानुमानकर्ताओं को चक्रवात के रास्ते में आने वाले समुदायों को चेतावनी देने के लिए लगभग 24 घंटे का अतिरिक्त समय मिल जाता है ।
यह सुधार 2023 से 2025 तक के उष्णकटिबंधीय चक्रवातों पर मान्य किया गया। इस डेटासेट में, WeatherNext ने ट्रैक, तीव्रता और हवा की संरचना के मामले में ECMWF-ENS और HWRF जैसे प्रमुख मॉडलों को पीछे छोड़ दिया ।
WeatherNext Cyclones सिर्फ एक शोध परियोजना नहीं थी। इसने 2025 के अटलांटिक तूफान के मौसम के दौरान वास्तविक समय में काम किया ।
मई 2025 में, मॉडल ने हरिकेन मेलिसा के तेज़ी से तीव्र होने का सटीक पूर्वानुमान लगाया। श्रेणी 1 की हवा की गति से शुरू होकर, WeatherNext ने सटीक भविष्यवाणी की कि तूफान श्रेणी 5 की तीव्रता तक पहुँच जाएगा ।
नेशनल हरिकेन सेंटर (NHC) ने जमैका में लैंडफॉल के लिए पाँच दिन पहले चेतावनी जारी करने के लिए WeatherNext के पूर्वानुमान का उपयोग किया ।
WeatherNext Cyclones, WeatherNext 2 आर्किटेक्चर पर बनाया गया है। WeatherNext 2 पिछले सिस्टम की तुलना में 8 गुना तेज़ी से पूर्वानुमान तैयार करता है । 'Nature' पेपर के अनुसार, यह मॉडल इस धारणा को चुनौती देता है कि सटीक चक्रवात पूर्वानुमान के लिए उच्च-रिज़ॉल्यूशन डेटा आवश्यक है ।
Google DeepMind ने WeatherNext Cyclones, WeatherNext 2 और WeatherNext 2-mini को ओपन-सोर्स मॉडल के रूप में जारी किया है । कोड और मॉडल वेट GitHub पर वाणिज्यिक लाइसेंस के तहत उपलब्ध हैं । इसका मतलब है कि विकासशील देशों की राष्ट्रीय मौसम विज्ञान एजेंसियां इन मॉडलों को डाउनलोड कर सकती हैं ।