2026. szeptember 11., péntek · Kutatás

Google AI-modellje egy nappal pontosabban jelzi előre a ciklonokat

A Nature folyóiratban közölt tanulmány szerint a Google WeatherNext nevű mesterséges intelligencia modellje jobb eredményeket ér el a hurrikánok és tájfunok előrejelzésében, mint a hagyományos numerikus időjárás-modellek. A rendszer háromnapos előrejelzést ad, amely ugyanolyan pontos, mint a korábbi kétnapos becslések, így egy plusz nap felkészülési időt biztosíthat a veszélyeztetett területeknek. A cikk szerint az AI-alapú előrejelzés egyre inkább teret nyer a hosszabb távú előrejelzések terén, mivel mintázatokra épít a fizikai számítások helyett, és gyorsabban, olcsóbban ad összevethető pontosságú eredményt. A meteorológiában az AI-t inkább hasznos új eszközként fogadják, nem ellenállással.

Egy forrás Ehhez a hírhez egy forráslink áll rendelkezésre.

Miért fontos?

A Google WeatherNext modellje a Nature-ben publikált eredmények szerint háromnapos ciklon-előrejelzést ad olyan pontossággal, mint a korábbi kétnapos módszerek.

Források

The Guardian AI

Kapcsolódó témák

Napi összefoglalók AI kutatás #Google WeatherNext#időjárás-előrejelzés

Napi összefoglaló

Ez a hír a 2026. szeptember 11., péntek napi AI összefoglaló része.

Kapcsolódó hírek

A Google DeepMind AI-modellje egy nappal korábban jelzi a hurrikánokat

A Google DeepMind kutatói a Nature-ben publikált tanulmányukban azt állítják, hogy a WeatherNext nevű AI-modell átlagosan egy nappal korábban ad pontos előrejelzést trópusi ciklonokról, mint a korábbi módszerek. A modellt a Jamaicát pusztító Melissa hurrikán előrejelzésénél is használták, és az amerikai Nemzeti Hurrikáncentrum vezetője, Mike Brennan szerint az extra idő valós különbséget jelenthet az evakuálási döntéseknél. A fejlesztők a ritka ciklonadatokat általános meteorológiai adatokkal kombinálva tanították a modellt, hogy egyszerre a vihar útvonalát és intenzitását is jól becsülje, amivel korábbi AI-modellek nem boldogultak. A kutatók szerint korábban évtizedes fejlesztést igényelt volna egy nappal előrébb hozni az előrejelzést.

Anthropic társalapítója 2027-re hozta előre az önfejlesztő AI jóslatát

A P-Zero Research nevű kutatóműhely új TasteVal nevű benchmarkot tett közzé, amely azt méri, mennyire képesek AI-rendszerek önállóan kísérleteket tervezni és az eredményeket értelmezni – ezt nevezik „kutatói ízlésnek”. A nyolc feladat mindegyike rögzített kutatási célt ad az AI-modellfejlesztésből, a teszteket egységesen egy Nvidia H100 GPU-n futtatják, legfeljebb 40 GPU-óra vagy 120 óra alatt. A legjobb tesztelt modell a mérés szerint felülmúlta a 24 fős, korábban OpenAI-nél, Google DeepMindnél, Nvidiánál és Microsoft Researchnél dolgozó szakértőkből álló összehasonlító csoportot, ráadásul jóval alacsonyabb költséggel. A The Decoder cikke szerint Anthropic társalapítója, Jack Clark ezekre az adatokra hivatkozva most 2028 helyett már 2027-re várja, hogy az AI-rendszerek önmaguk utódait fejlesszék ki (rekurzív önfejlesztés). A lap hangsúlyozza, hogy a benchmark csak a tudományos munka szűk szeletét méri, és nem bizonyítja, hogy az AI-rendszerek már most önmagukat fejlesztik.

PHP-sebezhetőségek: az AI felgyorsítja a kihasználást

A Wired cikke szerint a nyilvánosságra hozott PHP-hibák, gyűjtőnevükön PHP2Shell, néhány órán belül milliós nagyságrendű kihasználási kísérletet váltottak ki a Cloudflare elemzése szerint. A PHP Foundation közlése szerint eddig nem történt sikeres támadás, és sok nyilvánosan terjedő exploit hatástalannak bizonyult. A lap szerint a Calif nevű biztonsági cég fedezte fel elsőként a hibákat augusztus elején, részben az OpenAI Patch the Planet programjának AI-eszközeivel; egyes mögöttes problémák már 2024 óta ismertek voltak, de korábban túl bonyolultnak tartották a kihasználásukat. Ezt követően az OpenAI és a Google tulajdonában álló Wiz kutatói egymástól függetlenül, szintén AI-eszközökkel találtak PHP2Shell-hibákat. Wiz biztonsági kutatója, Sagi Tzadik szerint a sebezhetőség évek óta ismert volt a PHP-csapat előtt, de mivel ember korábban nem tudta kihasználni, nem javították ki. A cikk megemlíti, hogy a Microsoft e havi frissítése rekordszámú, 1453 biztonsági hibát tartalmazott, a Bank of America pedig 1000 tanácsadót vett fel az Anthropic Mythos eszköze által feltárt hibák javítására.

Tanulmány: a Grok a republikánust, a GPT a demokratát ajánlja a félidős választásokon

A TechCrunch beszámolója szerint a Convovo nevű, Tapan Parikh Cornell-professzor vezette kutatóműhely tanulmánya azt találta, hogy amikor API-n keresztül kényszerítették választásra, az xAI Grok 4.7 modellje az esetek 92%-ában a republikánus jelöltet, az OpenAI GPT-6.1 Sol modellje pedig 97%-ban a demokrata jelöltet ajánlotta. Közel 500 versenyben vizsgálva a két modell válaszai kevesebb mint 10%-ban egyeztek meg. A kutatók kifejezetten olyan API-promptot adtak meg, amely határozott jelöltnevet követelt, míg a fogyasztói chatbot-alkalmazások (ChatGPT, Grok) a cikk szerint megtagadták a direkt ajánlást. Az OpenAI szóvivője szerint ez a teszt egy fejlesztői API-t vizsgált, nem azt a tapasztalatot, amit a felhasználók a ChatGPT-vel kapnak, és a cég szerint a ChatGPT alapértelmezetten objektív akar lenni politikai kérdésekben. Parikh szerint a modellek mögött megbúvó implicit értékek befolyásolják, milyen keresési szempontok alapján döntenek.