گوگل ڈیپ مائنڈ کا موسمی نیکسٹ ماڈل ڈیفی بیمہ اور پیڈکشن مارکیٹس کو بہتر بناسکتا ہے

گوگل ڈیپ مائنڈ نے ایک موسمی پیشگوئی ماڈل تیار کیا ہے جو ایسے افراد کی پیشگوئیوں کو پار کر گیا ہے جنہوں نے ہریکینز کی نشاندہی کے لیے اپنی پوری زندگی گزار دی ہے۔ گوگل ریسرچ کے ساتھ تعاون سے تیار کیا گیا ویذر نیکسٹ 2، 2025 کے اٹلانٹک ہریکین سیزن کے دوران ٹروپیکل سائکلونز کے راستے اور شدت دونوں کو روایتی فزکس بنیادی طریقوں سے زیادہ درستگی کے ساتھ پیش گوئی کر سکا۔

یہ ماڈل 15 دن آگے تک احتمالی انکمبل فاریکسٹس پیدا کرتا ہے، جس کا وقتی حل گھنٹے تک ہے۔ یہ اپنے پچھلے ماڈلز کے مقابلے میں 8 گنا تیز چلتا ہے۔ قومی ہریکین مرکز نے 2025 کے ہریکین موسم کے دوران ویذرنیکسٹ 2 کا امتحان لیا۔ اس نے سائکلون فاریکسٹنگ کے لیے کئی اہم کارکردگی کے معیارات میں روایتی طریقوں سے بہتر کارکردگی دکھائی۔ شاید سب سے دلچسپ بات یہ ہے کہ ماڈل کے پیشہ ورانہ محققین ابھی تک اس بات کو سمجھ نہیں پائے ہیں کہ وہ کم تفصیل والے موسمی ڈیٹا کے استعمال سے اتنی درستگی کس طرح حاصل کرتا ہے۔

ویذر نیکسٹ سیریز کے پہلے اجزاء، جیسے گراف کاسٹ اور جین کاسٹ جیسے متعلقہ ماڈلز، پہلے ہی اوپن سورس کر دیے گئے ہیں۔ پری ٹرینڈ وزوز اور کم تفصیل والے ڈیٹا ان پٹس گوگل ڈویلپر وسائل کے ذریعے عوامی طور پر دستیاب ہیں۔ ڈیپ مائنڈ نے ظاہر کیا ہے کہ ویذر نیکسٹ خود بھی اوپن سورس ہو جائے گا، جس کا مطلب ہے کہ جو بھی ٹیکنیکل صلاحیت رکھتا ہے، وہ اس پر بنایا جا سکتا ہے۔

کرپٹو ایکو سسٹم نے مالی بنیادی ڈھانچہ تعمیر کیا ہے جو درست، ریل ٹائم موسمی ڈیٹا پر منحصر ہے۔ پREDiction مارکیٹس صارفین کو موسمی نتائج پر شرط لگانے کی اجازت دیتی ہیں۔ پیرامیٹرک بیمہ پروٹوکولز خودکار طور پر ادائیگیاں شروع کردیتے ہیں جب کوئی خاص موسمی حدود عبور کر لی جائیں، جیسے کہ ہوا کی رفتار کسی مخصوص سطح سے زیادہ ہو جائے یا بارش ایک متعینہ معیار تک پہنچ جائے۔

WeatherNext 2 کی گھنٹہ وار حل اور 15 دن کی پیشگوئی کی مدت ان ٹریگرز کی درستگی میں نمایاں بہتری لا سکتی ہے۔ اس ماڈل کا اوپن سورس ہونا یہ یقینی بناتا ہے کہ DeFi پروٹوکولز ماڈل کے آؤٹ پٹس کو ب без تجارتی لائسنسنگ معاہدوں کے بغیر، جیسے Google کے ساتھ، براہ راست اندراج کر سکتے ہیں، یا عوامی طور پر دستیاب وزن کے اوپر ڈیریویٹیو ڈیٹا پروڈکٹس تعمیر کر سکتے ہیں۔

گوگل ڈیپ مائنڈ نے سالوں تک اس لمحے کی طرف کام کیا ہے۔ گرافکاسٹ نے ثابت کیا کہ مشین لرننگ میڈیم رینج فاریکاسٹس کے لیے روایتی عددی موسمی پیشگوئی سے بہتر کام کر سکتی ہے۔ جینکاسٹ نے احتمالی جمعیت کی پیداوار میں اضافہ کیا۔ ویذر نیکسٹ 2 خاص طور پر ٹرپوکل سائکون جیسے اعلیٰ اثر والے واقعات پر توجہ مرکوز کرتے ہوئے اگلا قدم اٹھاتا ہے۔

NHC کے ساتھ شراکت سے ادارتی credibility حاصل ہوتی ہے جو اکادمی سے آگے بھی اہم ہے۔ جب زندگیوں کے تحفظ کے لیے ذمہ دار فیڈرل ایجنسی ایک AI ماڈل کی اپنی روایتی طریقوں سے ترجیح کو تسلیم کرتی ہے، تو یہ ایک ایسا سگنل ہے کہ یہ ٹیکنالوجی تحقیقی دلچسپی سے عملی ٹول تک پہنچ چکی ہے۔

خرابی یہ ہے کہ بہترین پیشگوئیاں خود بخود بہتر مصنوعات میں تبدیل نہیں ہوتیں۔ ایک ماڈل کے آؤٹ پٹ اور اسمارٹ کنٹریکٹ کے انجام کے درمیان فرق کو اب بھی مضبوط اوراکل انفراسٹرکچر، مناسب خطرہ ماڈلنگ، اور بازاروں کو کارآمد بنانے کے لیے کافی مائعیت درکار ہے۔ DeepMind نے پیشگوئی کا مسئلہ حل کر لیا ہے۔ کرپٹو ایکو سسٹم کو اب بھی پلumbing حل کرنے کی ضرورت ہے۔