Üksik teadlane, kellel on lauaarvuti, suudab nüüd tänu uuele tehisintellektil põhinevale ennustamismeetodile anda täpseid ilmaprognoose, mis toimib kümneid kordi kiiremini ja kasutab tuhandeid kordi vähem arvutusvõimet kui traditsioonilised süsteemid. Praegu hõlmab ilmaprognoosimine keerukat protsessi, millel on mitu etappi, millest igaüheks kulub spetsialiseeritud superarvutites mitu tundi ja mis nõuab suuri ekspertide meeskondi prognooside loomiseks, säilitamiseks ja rakendamiseks. Aardvark Weather pakub ulatuslikku lahendust, treenides tehisintellekti toore data abil, mis on kogutud ilmapunktidest, satelliitidest, ilmaõhukuulidest, laevadest ja lennukitest üle kogu maailma, võimaldades tal luua prognoose. See innovaatiline lähenemine võib oluliselt täiustada ilmaprognooside kiirus, täpsus ja kulutõhusus, nagu näitab neljapäeval ajakirjas Nature avaldatud uuring, mille autoriteks on Cambridge'i ülikool, Alan Turingi instituut, Microsoft Research ja Euroopa Keskus keskmise pikkusega ilmaprognooside jaoks (ECMWF). Richard Turner, Cambridge'i ülikooli masinõppe professor, märkis, et meetod võiks hõlbustada kiireid, kohandatud prognoose spetsiifilistele tööstusharudele või piirkondadele, nagu temperatuuride ennustamine põllumajandusele Aafrikas või tuulekiirus taastuvenergia ettevõtetele Euroopas. Erinevalt tavapärastest prognoosimise süsteemidest, mis nõuavad aastatepikkust arendust suurte teadusmeeskondade poolt kohandatud mudelite loomiseks, vajavad traditsioonilised superarvutid mudelite loomiseks reaandmete töötlemiseks tunde. „See esindab põhimõtteliselt erinevat lähenemist mineviku meetoodikatele. Ilmselgelt revolutsioneerib see prognoosimist ja loob uue standardi, “ ütles Turner, lisades, et mudel võiks lõpuks genereerida täpseid kaheksa päeva prognoose, ületades praeguseid viie päeva ennustusi, pakkudes samal ajal ka hüperlokaliseeritud prognoose. Dr. Scott Hosking, Alan Turingi instituudi teaduse ja innovatsiooni direktor keskkonna ja jätkusuutlikkuse alal, rõhutas selle läbimurde potentsiaali „demokratiseerida prognoosimist“, tehes edusammud kergesti kättesaadavaks arenguriikides ning aidates poliitikakujundajaid, hädaabinõude planeerijaid ja tööstusharusid, mis sõltuvad usaldusväärsetest ilmaprognoosidest. Dr.

Anna Allen, uuringu juhtiv autor Cambridge'i ülikoolist, tõi välja, et uurimus avab uksi tõhusamate prognooside jaoks looduskatastroofide, nagu orkaanid, metsatulekahjud ja tornaadod, ning kliimaga seotud probleemide, nagu õhukvaliteet, ookeanidünaamika ja jääsehhi prognooside osas. Aardvark toetub hiljutistele uuringutele, mille on teinud Huawei, Google ja Microsoft, milles näidati, et ühte sammu ilmaprognoosi protsessis, tuntud kui numbriline lahendaja—mis vastutab selle eest, kuidas ilm aja jooksul muutub—saab asendada tehisintellektiga, et toota kiiremaid ja täpsemaid prognoose. Seda meetodit rakendab juba ECMWF. Uurijad märkisid, et kasutades vaid 10% olemasolevate süsteemide vajalikest andmetest, on Aardvark juba näidanud võimet ületada teatud aspekte USA rahvuslikust GFS prognoosisüsteemist ning konkureerib USA ilmateenistuse prognoosidega.