Jednotlivý výzkumník vybavený stolním počítačem nyní může poskytovat přesné předpovědi počasí díky nové metodě predikce založené na umělé inteligenci, která funguje desítkykrát rychleji a využívá tisíckrát méně výpočetního výkonu než tradiční systémy. V současnosti zahrnuje předpovídání počasí složitý proces s několika fázemi, přičemž každá z nich trvá několik hodin na specializovaných superpočítačích a vyžaduje velké týmy odborníků k vytvoření, údržbě a provádění předpovědí. Aardvark Weather představuje komplexní řešení tím, že trénuje AI pomocí surových dat shromážděných z meteorologických stanic, satelitů, meteorologických balónů, lodí a letadel po celém světě, což mu umožňuje generovat předpovědi. Tento inovativní přístup má potenciál významně zvýšit rychlost, přesnost a nákladovou efektivnost předpovědí počasí, podle výzkumu publikovaného ve čtvrtek v časopise Nature, na kterém se podílely University of Cambridge, Alan Turing Institute, Microsoft Research a Evropské středisko pro střednědobé předpovědi počasí (ECMWF). Richard Turner, profesor strojového učení na University of Cambridge, uvedl, že metoda by mohla usnadnit rychlé, přizpůsobené předpovědi pro specifické odvětví nebo regiony, například předpovídání teplot pro zemědělství v Africe nebo rychlosti větru pro společnosti využívající obnovitelné zdroje energie v Evropě. Na rozdíl od konvenčních předpovědních systémů, které vyžadují léta vývoje velkými výzkumnými týmy pro vytvoření přizpůsobených modelů, tradiční superpočítače potřebují hodiny na zpracování dat ze skutečného světa pro vytváření modelů. „To představuje zásadně odlišný přístup od minulých metodologií. Jasně to revolucionalizuje předpovědi a ustanoví nový standard, “ poznamenal Turner a dodal, že model by mohl nakonec generovat přesné osmidenní předpovědi, které překonají současné pětidenní předpovědi, přičemž zároveň poskytne hyperlokalizované předpovědi. Dr. Scott Hosking, ředitel vědy a inovací pro životní prostředí a udržitelnost v Alan Turing Institute, zdůraznil potenciál tohoto průlomu „demokratizovat předpovědi“, učinit pokročilé technologie dostupné rozvojovým zemím a pomoci tvůrcům politik, plánovačům krizových situací a průmyslům závislým na spolehlivých předpovědích počasí. Dr.

Anna Allen, hlavní autorka studie z University of Cambridge, poukázala na to, že výzkum otevírá dveře pro efektivnější předpovědi přírodních katastrof, jako jsou hurikány, lesní požáry a tornáda, stejně jako pro otázky související s klimatem, jako je kvalita vzduchu, oceánská dynamika a předpovědi morského ledu. Aardvark vychází z nedávného výzkumu společnosti Huawei, Google a Microsoft, který ukázal, že jeden krok v procesu předpovědi počasí, známý jako numerické řešení – odpovědné za výpočet, jak se meteorologické podmínky mění v čase – může být nahrazen AI, což přináší rychlejší a přesnější předpovědi. Tato metoda je již implementována ECMWF. Výzkumníci poznamenali, že využitím pouze 10 % dat, která vyžadují stávající systémy, Aardvark již prokázal schopnost překonat určité aspekty předpovědního systému GFS v USA a je konkurenceschopný s předpověďmi od Národní meteorologické služby USA.