Pencipta program cuaca AI baru mendakwa bahawa ia dapat mencapai tahap ketepatan yang sama seperti ramalan konvensional yang dihasilkan dalam masa berjam-jam atau berhari-hari menggunakan superkomputer berkuasa dalam hanya satu saat pada desktop. Sejak tahun 1950-an, ramalan cuaca kebanyakannya bergantung kepada model berasaskan fizik yang menganalisis data dari satelit, belon, dan stesen cuaca. Pengiraan ini, yang dikenali sebagai ramalan cuaca numerik (NWP), memerlukan sumber pengkomputeran dan tenaga yang besar, menggunakan superkomputer yang besar dan mahal. Baru-baru ini, terdapat usaha untuk meningkatkan proses ini dengan AI. Contohnya, penyelidik Google telah membangunkan alat AI tahun lalu yang boleh menggantikan kod kompleks dalam bahagian model cuaca, secara signifikan mengurangkan kuasa pengkomputeran yang diperlukan. DeepMind kemudian memajukan pendekatan ini dengan menggunakan AI untuk menghasilkan keseluruhan ramalan, yang telah diambil oleh Pusat Ramalan Cuaca Jangka Sederhana Eropah (ECMWF) dengan pengenalan Sistem Ramalan Kecerdasan Buatan bulan lalu. Namun, pengintegrasian AI secara beransur-ansur dalam ramalan cuaca tidak menghapuskan semua kaedah pengkomputeran tradisional, satu jurang yang Richard Turner dari Universiti Cambridge dan pasukannya berhasrat untuk menyelesaikan dengan model baru mereka. Turner mencatatkan bahawa usaha sebelum ini hanya memberi tumpuan kepada ramalan dan mengabaikan langkah penginisialisasian yang penting, di mana data dari satelit global, belon, dan stesen cuaca digabungkan dan disusun ke dalam grid terstruktur. “Proses itu menggunakan separuh daripada sumber pengkomputeran, ” tegasnya. Para penyelidik membangunkan sistem yang dipanggil Aardvark Weather, yang menggantikan kedua-dua tahap ramalan dan penginisialisasian buat pertama kalinya. Aardvark hanya menggunakan 10 peratus daripada data input yang diperlukan oleh sistem semasa sambil menghasilkan keputusan yang setanding dengan ramalan NWP terkemuka, seperti yang diketengahkan dalam kajian mereka. Mengumpul ramalan penuh, yang biasanya memerlukan masa berjam-jam atau berhari-hari pada superkomputer untuk NWP, kini boleh dicapai dalam kira-kira satu saat pada desktop standard dengan Aardvark. Walau bagaimanapun, Aardvark beroperasi pada model grid permukaan Bumi dengan sel-sel yang mengukur 1. 5 darjah kuasa dua, berbeza dengan model ERA5 ECMWF, yang mempunyai sel-sel sekecil 0. 3 darjah. Saiz grid yang lebih besar ini bermakna Aardvark mungkin terlepas corak cuaca yang rumit dan tidak dijangka, menurut David Schultz dari Universiti Manchester. “Terdapat banyak faktor yang belum diselesaikan yang boleh mengganggu ramalan anda, ” kata Schultz.

“Pada skala ini, ia tidak dapat mewakili ekstrem dengan berkesan. ” Turner berpendapat bahawa Aardvark mungkin lebih baik daripada beberapa model sedia ada dalam mengenal pasti kejadian jarang seperti taufan. Namun, beliau mengakui bahawa model AI seperti miliknya masih bergantung kepada model berasaskan fizik untuk latihan mereka. “Ia pasti gagal jika anda mengeluarkan data latihan model fizik dan hanya menggunakan data pemerhatian, ” akunya. “Kami cuba untuk mencipta model tanpa fizik sepenuhnya, tetapi hasilnya tidak berjaya. ” Turner membayangkan masa depan di mana ramalan cuaca melibatkan saintis yang memperhalus model berasaskan fizik yang semakin tepat yang, seterusnya, melatih sistem AI untuk meniru output mereka dengan lebih cepat dan berkesan. Sesetengah, seperti Nikita Gourianov dari Universiti Oxford, bahkan lebih optimis, meramalkan bahawa AI akhirnya dapat menghasilkan ramalan cuaca yang melebihi kemampuan NWP, semata-mata menggunakan data cuaca pemerhatian dan sejarah. “Ia adalah soal skala dan kepintaran, ” katanya. “Menjadi bijak tentang input data dan menyusun rangkaian saraf adalah penting. ”