据美国国家公共电台（NPR）报道，美国国家飓风中心已将谷歌DeepMind的人工智能模型纳入官方预报。10月初，飓风“伊萨亚斯”以二级飓风强度在佛罗里达州德斯廷附近登陆；谷歌DeepMind模型从一开始就判断它将袭击佛罗里达州西部狭长地带，而传统模型最初预计它会更向西移动，靠近路易斯安那州东南部。
迈阿密气象学家迈克尔·劳里说，谷歌DeepMind“过去几年确实证明自己是黄金标准模型”，并称它是“迄今为止我们见过表现最好的计算机模型”。美国国家飓风中心从去年开始将该模型纳入官方预报。迈阿密大学飓风研究员布赖恩·麦克诺尔迪说，到2025年大西洋飓风季结束时，它已经是预测风暴路径和强度的最佳模型之一。通常新模型引入后需要数年改进，而这一模型“几乎一出现就排在第一位”。
传统飓风模型基于物理，使用卫星和飞机测得的温度、湿度、气压和风切变等实时大气数据，再通过复杂方程预测风暴可能经过的路径和可能达到的强度。人工智能模型更依赖历史：通过分析成千上万次过往风暴及大气数据来识别模式。劳里说，AI模型除了当前图像外“并不真正了解大气”，也不依赖大气物理的控制方程来预测。他说，设计和开发这些模型的大多数人并非气象学家，而是软件工程师，他们在开发神经网络。神经网络是一组模仿人脑、经过训练从海量数据中寻找模式的计算机算法。由此，模型可能像“黑箱”：不知道预报为什么对，也不知道为什么错。麦克诺尔迪说，这让他们有些不舒服，因为他们想知道正确答案从何而来。
报道指出，并非所有AI模型都表现良好，市面上有许多未经证实的天气预报AI模型。迄今最准确的两个模型来自谷歌DeepMind和总部位于英国的欧洲中期天气预报中心，尽管它们也存在缺陷。国家飓风中心在形成官方预报时会使用多个经过验证的模型，包括AI模型和传统模型。中心主任迈克尔·布伦南说，每场风暴有不同的预报挑战，因此采取共识方法，混合使用最佳模型。活跃飓风期间，该中心每六小时发布一次更新；模型本身有时会在两次更新之间出现剧烈变化，预报员必须把变化的预测转化为人们可采取行动的明确指引。布伦南说，人类预报员提供的重要一项是连续性，他们用专业知识和理解把飓风预报转化为灾害信息，这才是人们真正需要关注的。
布伦南说，谷歌DeepMind模型仍需改进。它在追踪“伊萨亚斯”路径方面超过其他模型，但在确定风暴强度方面不如国家飓风中心的混合预报。布伦南团队定期向谷歌DeepMind提供反馈以帮助改进模型。谷歌未回应NPR的提问。布伦南说，预报的未来一直在变化。