天氣預報傳統上取決於基於物理的複雜模擬，這些模擬在高功率的超級計算機上運行。
但是，一種新的AI-DREAN系統稱為Aardvark天氣，有望改變這種情況。由劍橋大學href=“ https://www.turing.ac.uk/news/louf–ai-drive-weather-prediction-system-could-start-start-revolution-forecasting-0″ target=“ _ blank”> alan turing Institute ，以及Microsoft研究的範圍，以及Microsoft研究的Pop po pop po po po po po po po po po pop
How Aardvark Weather Uses AI for Faster Forecasting
Unlike traditional forecasting methods, which rely on intensive numerical models such as the U.S. Global Forecast System (GFS), Aardvark bypasses physics simulations and instead leverages deep learning.
The AI processes vast datasets of historical and real-time observations to generate accurate forecasts以計算成本的一小部分。研究人員說:“ Aardvark的天氣可以更快地提供數十倍的預測，並且使用數千倍的計算能力。
Aardvark的主要優勢之一是可訪問性。傳統的天氣模型需要超級計算機才能運行，從而將其用於資助良好的氣象機構。
相反，Aardvark可以在標準桌面硬件上運行，從而大大降低了進入進入的障礙。 This could be especially useful for developing nations and remote regions that lack the infrastructure for high-performance computing.
AI Forecasting Advances at Google and Microsoft
AI-driven forecasting is becoming an industry trend, with multiple organizations pushing the boundaries of meteorology.
Google DeepMind’s GenCast, launched in December 2024年，是一種AI型號，可在短短八分鐘內提供15天的合奏預測。基準表明，Gencast在97.2％的方案中的表現優於傳統型號，使其成為可用的最可靠的AI預測工具之一。
Microsoft還通過集成Radar和Satellite數據來更新每兩分鐘的降水預測。與AARDVARK不同，專注於計算效率和長期預測，Microsoft的系統專門從事超本地的短期天氣預測。
nvidia和ecmwf將AI推向氣候科學
href=“ https://www.ecmwf.int/en/newsletter/178/news/aifs-news/aifs-new-ecmwf-forecasting-system“ target=“ _ blank”>在2025年初引入了一個A-Enhanced系統，該系統在2025年初通過20％的預測來提高了預測範圍，而超過20％的預測能力超過了20％的預測。這標誌著AI成為全球氣象運營的核心組成部分。這項創新旨在改善危險天氣預測，特別是對於氣候敏感的應用，例如應急準備和可再生能源管理。
挑戰和未來的前景
，儘管AI在氣象學中的作用越來越不斷提高。基於AI的模型需要廣泛的現實驗證，以確保其預測在不同的氣候條件下保持可靠。
與基於物理學的預測不同，必須在不同的數據集中對AI模型進行持續培訓，以在快速變化的天氣模式中保持準確性。
其他專家對AI的解釋能力提高了問題。傳統的天氣模型提供了大氣條件的詳細細分，使氣象學家更容易理解和傳達其發現。相比之下，AI模型通常充當“黑匣子”，這使得難以解釋如何生成特定的預測。
儘管如此，AID-PARE的系統（例如Aardvark Weather）提供了一個機會，有機會使高質量的預測更廣泛地可用。通過降低產生準確預測所需的計算能力，Aardvark可以使具有有限技術資源的地區能夠受益於先進的氣象學。
Microsoft Research及其合作夥伴將像AARDVARK這樣的AI模型視為對傳統的數字天氣預測的補充，而不是完全替代了現在的情況。將基於物理學的模型與深度學習方法混合。隨著氣候風險的緊迫性，快速有效的預測工具可能對災難反應，農業和全球氣候適應至關重要。
