Jedan pojedinačni istraživač opremljen desktop računarom sada može pružiti precizne vremenske prognoze zahvaljujući novoj metodi predikcije zasnovanoj na veštačkoj inteligenciji koja radi deset puta brže i koristi hiljadama puta manje računarske snage od tradicionalnih sistema. Trenutno, vremenska prognoza uključuje složen proces sa više faza, pri čemu svaka traje nekoliko sati na specijalizovanim superkompjuterima, a zahteva velike timove stručnjaka za kreiranje, održavanje i implementaciju prognoza. Aardvark Weather predstavlja sveobuhvatno rešenje obučavajući veštačku inteligenciju koristeći sirove podatke prikupljene sa meteoroloških stanica, satelita, meteoroloških balona, brodova i aviona širom sveta, omogućavajući joj da generiše prognoze. Ovaj inovativni pristup ima potencijal da značajno poboljša brzinu, tačnost i isplativost vremenskih predikcija, prema istraživanju objavljenom u četvrtak u časopisu Nature, koje su napisali Univerzitet u Kembridžu, Alan Turing Institut, Microsoft Research, i Evropski centar za vremenske prognoze srednjeg dometa (ECMWF). Richard Turner, profesor mašinskog učenja na Univerzitetu u Kembridžu, naznačio je da bi metoda mogla olakšati brze, prilagođene prognoze za određene industrije ili regije, poput predikcije temperatura za poljoprivredu u Africi ili brzine vetra za kompanije koje se bave obnovljivim izvorima energije u Evropi. U kontrastu s konvencionalnim sistemima prognoze, koji zahtevaju godine razvoja od velikih istraživačkih timova za kreiranje prilagođenih modela, tradicionalni superkompjuteri trebaju sate da obrade podatke iz stvarnog sveta za izgradnju modela. “Ovo predstavlja fundamentalno drugačiji pristup u odnosu na prethodne metodologije. Očigledno, ovo će revolucioniše prognoziranje i postaviti novi standard, ” primetio je Turner, dodajući da bi model mogao na kraju generisati tačne prognoze na osam dana, nadmašujući trenutne petodnevne predikcije, dok bi takođe pružao hiper-lokalizovane prognoze. Dr. Scott Hosking, direktor za nauku i inovacije za životnu sredinu i održivost u Alan Turing Institutu, naglasio je potencijal ovog probojnog ostvarenja da “demokratizuje prognoziranje, ” čineći napredne tehnologije dostupnim zemljama u razvoju, i pomažući donosiocima politika, planovima za vanredne situacije, i industrijama koje se oslanjaju na pouzdane vremenske prognoze. Dr.

Anna Allen, vodeći autor studije sa Univerziteta u Kembridžu, ukazala je na to da istraživanje otvara vrata za efikasnije prognoze prirodnih katastrofa poput uragana, šumskih požara i tornada, kao i za pitanja vezana za klimu kao što su kvaliteta vazduha, okeanske dinamike i predikcije mora i leda. Aardvark se oslanja na nedavna istraživanja kompanija Huawei, Google i Microsoft, koja su pokazala da se jedan korak u procesu vremenske predikcije, poznat kao numerički rešenik—odgovoran za proračun kako se vreme menja tokom vremena—može zameniti veštačkom inteligencijom za brže, preciznije predikcije. Ova metoda se već primenjuje od strane ECMWF-a. Istraživači su primetili da koristeći samo 10% podataka koje zahtevaju postojeći sistemi, Aardvark već pokazuje sposobnost da nadmaši određene aspekte američkog GFS sistema prognoze i konkurentna je prognozama iz Sjedinjenih Američkih Država.