Google DeepMind او Environment Canada یو د مصنوعي استخباراتو (AI) پر بنسټ شوی د panahon ماډل جوړ کړی ترڅو د سختو هوايي پېښو وړاندې‌کணிان د موجوده سیسټمونو په پرتله ژر وړاندې کړي [1, 2].

د سختو هوايي خبرداریو لپاره د وخت زیاتوالی کولی شي د عامو خلکو خوندیتوب په پام کې نیول کېدې په معنی د تخلیې او اضطراري تیاریو لپاره ډیر وخت برابر کړي. تقلیدي وړاندې‌کونې طریقې ډیری وخت د چټکې intensification (تیزښت) لرونکو طوفانو لپاره د اوږد مهال دقیقت په وړاندې ستونزو سره مخ کیږي.

دا نوی ماډل د 2025 کال د Atlantic د هوریکانونو (hurricanes) د موسم د وړاندې‌کونې لپاره کارول شوی [1, 2]. په دغه موده کې، Atlantic کې درې Category 5 هوریکانونه لیدل شول [1]. دا سیسټم اوس په 2026 کال کې په کاناډا کې په پراخه کچه د عملیاتي ځای‌پرځای کولو لپاره پلان شوی [2].

موجودې سختې هوايي وړاندې‌کونې عموماً د 70% څخه ډیر دقت ترلاسه کوي [3]. خو دا اوسنۍ سیسټمونه معمولاً یوازې له یو څخه تر دریو ورځو وړاندې خبرداری ورکوي [3]. د AI څیړونکو او دولتي ساینس پوهانو ترمنځ دا همکاري د machine learning په ګټه کولو سره د هغو نمونې (patterns) پېژندلو ته هڅه کوي چې شاید تقلیدي فزیکي ماډلونه یې له پامه پریږدي.

د نړیوالو tropical-cyclone څارنې څارنه به د دې ماډل د تطبیق اصلي محور وي [1, 2]. د لویو ډیټاسېټونو (datasets) په یوځای کولو سره، AI هڅه کوي چې د هوریکانونو او نورو سختو هوايي سیسټمونو لپاره ډیر باوري تراجیکټورۍ او د شدت وړاندې‌کونې وړاندې کړي.

Environment Canada دا ټیکنالوژي په خپلو د وړاندې‌کونې مرکزونو کې ځای پر ځای کوي ترڅو د عامو خلکو لپاره د خبرداریو ورکولو طریقې عصري کړي [2]. دا بدلون د hybrid forecasting په لور یو ګام دی، چیرې چې AI د انسانو میټورولوژیسټانو تجربه پوره کوي ترڅو د طوفان راتګ وړاندې د ناپېژاندنې کړنۍ (window of uncertainty) کمې کړي.

دا سیسټم اوس په 2026 کال کې په کاناډا کې په پراخه کچه د عملیاتي ځای‌پرځای کولو لپاره پلان شوی.

د AI پر بنسټ وړاندې‌کونې ته لیږد د خالص ټيټرمینیسټیک فزیکي ماډلونو څخه احتمالي machine learning ته یو بدلون ښيي. که دا ماډل وکولای شي په دوامداره توګه د اوسني دریو-ورځو محدودیت څخه وړاندې وخت ورکړي او په عین حال کې چې 70% دقت وساتې یا یې ښه کړي، نو دا کولی شي د ساحیلي سیمو لپاره د Disaster Management او د بیمې د ریسک ماډلینګ په بنسټیز ډول بدل کړي.