人工知能（AI）は、天気予報を深く再形成し、予測の精度、詳細、速度の向上の時代をマークしています。膨大なデータセットを分析するテクノロジーの能力は、即時の「Nowcasting」から季節ごとの見通しまで、最大2か月先までの予測が変化しています。このような進歩は、公共の安全性の向上、気象依存産業の効率の向上、気候適応のための重要なツールなど、大きな利益を約束します。世界気象団体（WMO）
しかし、このAI主導の進歩は深刻な課題に直面しています。これらのモデルの重要な基盤-グローバル気象データへのオープンアクセス-は、危険に直面しています。 The Financial Times トランプ政権が提案した2026年の予算を米国国立海洋管理者に削減することを求めていると報告しています。パーセント。 2025年初頭以来、550人以上の従業員がNOAAの国立気象局（NWS）を去っています。警告
「私たちの最悪の悪夢は、天気予報オフィスが非常に人員不足になり、不必要な命の損失があると考えている」と言っている人員配置不足。地政学的な緊張の高まりは、情報の自由な流れを脅かします。さらに、AIモデルの解釈可能性の「ブラックボックス」の性質や継続的な検証の必要性などの問題は持続します。 WMO事務局長のセレステ・サウロは、「私たちは世界の気候目標を達成することから遠く離れている」と緊急性を強調していると指摘しました。その最初の 2025年2月に発売された操作AIモデルは、熱帯サイクロンパスなどの重要なメトリックの精度を約20％改善しました。 ECMWF局長のFlorence Rabierは、高度な衛星データが北半球と南半球の間の歴史的予測精度のギャップをほぼ閉鎖したとFinancial Timesに説明しました。このシステムは、a nature communications article で詳述されているように、植生と点火源を追跡することにより山火事活動を予測します。 href=”https://www.ecmwf.int/en/about/media-centre/news/2025/scientists-new-ml-tool–tool–tool-fire-prediction”Target=”_ blank”> 2023年以来の運用上コペルニクス緊急管理サービスを介して。さらに革新をさらに促進するために、ECMWFはWMOの承認により、“ ai weathe quest”を開始しました。気象投与（CMA）もAIを受け入れています。 a world meteological center beijing workshop気象センターは、このワークショップは、気象学のAIに関するアイデアの交換を促進し、新しい技術の機会と課題について話し合い、WMOパイロットプロジェクトで審議し、すべてのイニシアチブに対する国連の早期警告をサポートすることを目的としていると説明しました。これらのモデルは、生の観測から直接動作します。 aardvarkの天気、 cambridge 、アラン・チューリング研究所、マイクロソフト研究、およびマイクロソフト研究exeplis。標準のデスクトップハードウェアのより高速で低コストの予測を提供し、アクセスを民主化する可能性があります。ハイテク大手は大いに投資しています。 2024年12月に発売されたGoogle DeepmindのGencastモデルは、シナリオの97.2％で従来のシステムを上回ったと伝えられています。 href=”https://blog.google/around-the-globe/google-africa/new-ai-ai-ai-weather-forecasts-are-to-people-across-africa/”ターゲット=”_ blank”>今のキャストモデル。 MicrosoftのStart Weather Teamは、精度を認識し、Auroraのようなモデルを開発しました。 nvidiaの corrdiffモデルは、超高解像度のローカル予測を目指しています。 NvidiaのDion Harrisは、AIが数千人のアンサンブルメンバーを許可し、極端なイベント予測を改善すると説明しました。ブライトバンド、シルリアン、明日.io などのスペシャリストの新興企業も革新しています。明日のCEOであるシモン・エルカベッツは、Financial Timesに、「私たちが始めたとき、誰もが私たち自身の星座を建設するには高すぎると言ったが、新しい宇宙経済は以前は不可能なことをすることができる」と語った。継続的なオープンデータ。ケンブリッジ大学の機械学習教授であるリチャード・ターナーは、金融のタイムズに国際的なデータ共有の素晴らしいレベルを強調しました。しかし、NOAA危機は大きな迫り来る。
初期予算削減レポートを超えて、“ブラックボックス’問題もAI駆動の出力を理解することを複雑にします。気象会社のピーター・ニーリーは、「これが少なくとも私たちの科学の一部をどれほど速く追い越したかについて金融タイムズに述べました。それは過去5年間で実際に発生し、それは加速しています。イベント。
