Google si pochlubil pokroky v užití umělé inteligence pro meteorologické účely. Tradiční využití počítačů v této oblasti znamená zpravidla složité simulace a náročné výpočty předpovědních modelů. Jenže u Googlu udělali experiment a fyzikální modely úplně zavrhli - prostě jen nechali svůj program sledovat snímky stávajícího počasí z radaru a učit se, jak se mění. Kupodivu pak takto vycvičená „umělá inteligence“ předvídala výskyt srážek rychleji a lépe, než výpočetní modely.
Systém je cílen na vysoce lokalizované předpovědi a v rozsahu maximálně šesti hodin do budoucna. Pro předpověď přitom programu stačí sledovat stávající podmínky pět až deset minut. Ke sledování se využívá radarových snímků.
Numerické metody předpovědí počasí jsou výpočetně velmi náročné, protože musí zohlednit termodynamické děje v atmosféře na základě velkého počtu proměnných, které zohledňují nejen výchozí vlastnosti atmosféry, ale také zemského povrchu. Umělá inteligence Googlu používá vícevrstvé konvoluční neuronové sítě, která také není nic jednoduchého, ale v jádru s žádnou fyzikou nepočítá. Je to jen matematicky stanovený předpovědní model na základě dosavadních zkušeností a pravděpodobnosti.
Hlavní výhodou nové metody je především rychlost. Zatímco lokální předpověď na základě numerického modelu počítá standardní meteorologický počítač i několik hodin, nové metodě stačí pár minut. Vykazuje přitom i vyšší přesnost. Ovšem také není bezchybná a ukazuje se, že pro dlouhodobější předpověď už jsou tradiční numerické modely lepší. Počítají totiž s komplexním 3D modelem a dokáží lépe zohlednit vlivy, které pohyb oblačnosti ovlivňují. Hlavně nepočítají pouze jen výskyt srážek a jejich intenzitu, ale také další meteorologické údaje.
Vizuálně-matematická 2D metoda Googlu se bude hodit v případě potřeby rychlých lokálních předpovědí srážek, zejména v oblastech zmítaných bouřemi.
