Uue tehisintellekti ilmaprogrammi loojad kinnitavad, et see suudab saavutada sama täpsuse taseme kui traditsioonilised prognoosid, mis valmivad tundide või päevade jooksul võimsates superarvutites, vaid ühe sekundiga lauaarvutis. Alates 1950. aastatest on ilmaprognoosimine peamiselt sõltunud füüsikalistest mudelitest, mis analüüsivad andmeid satelliitidelt, õhupallidelt ja ilmapunktidelt. Need arvutused, mida tuntakse numbrilise ilmaprognoosimise (NWP) all, nõuavad suuri arvutusressursse ja energiat, kasutades suuri ja kulukaid superarvuteid. Viimasel ajal on tehtud edusamme, et seda protsessi täiustada tehisintellektiga. Näiteks arendas Google'i uurijate meeskond eelmisel aastal tehisintellekti tööriista, mis võiks asendada keerulised koodid ilmamudeli osades, vähendades oluliselt vajalikke arvutusvõimekusi. DeepMind arendas seda lähenemist edasi, kasutades tehisintellekti, et genereerida kogu prognoos, mis võeti kasutusele Euroopa Keskuses Keskpikaajaliste Ilmaprognooside (ECMWF) poolt eelmisel kuul, kui tutvustati tehisintellekti prognoosimisse süsteemi. Kuid see järkjärguline tehisintellekti integreerimine ilmaprognoosimisse ei ole eemaldanud kõiki traditsioonilisi arvutusmeetodeid, millele Richard Turner Cambridge'i Ülikoolist ja tema meeskond sihib oma uue mudeliga tähelepanu pöörata. Turner märkis, et varasemad katsed keskendusid ainult prognoosimisele ja jättis tähelepanuta kriitilise algatamise etapi, kus andmed globaalsetelt satelliitidelt, õhupallidelt ja ilmapunktidelt ühendatakse ja organiseeritakse struktureeritud võrku. “See protsess kasutab poole arvutusressurssidest, ” rõhutab ta. Uurijad arendasid välja Aardvark Weatheri-nimelise süsteemi, mis asendab esmakordselt nii prognoosimise kui ka algatamise etapid. Aardvark kasutab vaid 10 protsenti sisendandmetest, mida praegused süsteemid vajavad, samas kui tulemused on võrreldavad juhtivate NWP prognoosidega, nagu rõhutatakse nende uuringus. Täieliku prognoosi koostamine, mis tavaliselt nõuab NWP puhul tundide või päevade jooksul superarvutit, on nüüd võimalik saavutada Aardvarki abil umbes ühe sekundiga tavalises lauaarvutis. Siiski töötab Aardvark Maa pinna võrgu mudelil, mille ruuterid mõõdavad 1, 5 kraadi ruudus, erinevalt ECMWF-i ERA5 mudelist, mis sisaldab ristreid, mis on vaid 0, 3 kraadi suured. See suurem võrgu suurus tähendab, et Aardvark võib jääda ilma keerulistest ja ootamatutest ilmapatternitest, nagu märgib David Schultz Manchesteri Ülikoolist. “On palju lahendamata tegureid, mis võiksid teie prognoosi katkestada, ” ütleb Schultz.

“Sellel skaalal ei suuda nad äärmusi tõhusalt esindada. ” Turner väidab, et Aardvark võib mõnedes olemasolevates mudelites silma paista haruldaste sündmuste, näiteks tsüklonite tuvastamisel. Kuid ta tunnistab, et sellised tehisintellekti mudelid, nagu tema oma, tuginevad endiselt tugevalt füüsikalistele mudelitele nende koolitamiseks. “See ebaõnnestub täielikult, kui eemaldate füüsikamudeli koolitusandmed ja kasutate ainult vaatlusuuringute andmeid, ” tunnistab ta. “Püüdsime luua täiesti füüsikavaba mudeli, kuid tulemused ei olnud edukad. ” Turner näeb ette tulevikku, kus ilmaprognoosimine hõlmab teadlaste täiustamist üha täpsemate füüsikaliste mudelite abil, mis omakorda koolitavad tehisintellekti süsteeme nende väljundite kiiremini ja tõhusamalt kopeerimiseks. Mõned, nagu Nikita Gourianov Oxfordi Ülikoolist, on veelgi optimistlikumad, ennustades, et tehisintellekt võiks lõpuks toota ilmaprognoose, mis ületavad NWP võimekust, kasutades ainult vaatlusuuringute ja ajaloolisi ilmadata. “See on nii skaalast kui ka leidlikkusest kinni, ” märgib ta. “Andmete sisendi ja närvivõrgu struktuuri osas olema nutikas on ülioluline. ”