Jedan pojedinačni istraživač opremljen desktop računarom sada može pružiti precizne vremenske prognoze zahvaljujući novoj metodi predikcije zasnovanoj na veštačkoj inteligenciji koja funkcioniše deset puta brže i koristi hiljadama puta manje računarske snage od tradicionalnih sistema. Trenutno, vremensko prognoziranje uključuje složen proces sa više faza, od kojih svaka traje nekoliko sati na specijalizovanim superkompjuterima, a zahteva velike timove stručnjaka za kreiranje, održavanje i implementaciju prognoza. Aardvark Weather predstavlja sveobuhvatno rešenje treniranjem AI koristeći sirove podatke prikupljene sa vremenskih stanica, satelita, meteoroloških balona, brodova i aviona širom sveta, omogućavajući joj generisanje prognoza. Ovaj inovativni pristup ima potencijal da značajno poboljša brzinu, preciznost i troškovnu efikasnost 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 srednjoročne vremenske prognoze (ECMWF). Richard Turner, profesor mašinskog učenja na Univerzitetu u Kembridžu, istakao je da bi metoda mogla omogućiti brze, prilagođene prognoze za specifične industrije ili regione, kao što je predikcija temperatura za poljoprivredu u Africi ili brzina vetra za kompanije koje se bave obnovljivim izvorima energije u Evropi. Za razliku od konvencionalnih sistema prognoziranja, koji zahtevaju godine razvoja od velikih istraživačkih timova za kreiranje prilagođenih modela, tradicionalni superkompjuteri trebaju sate za obradu podataka iz stvarnog sveta za izgradnju modela. "Ovo predstavlja fundamentalno drugačiji pristup u odnosu na prethodne metodologije. Očigledno je da će ovo revolucionisati prognoziranje i uspostaviti novi standard, " primetio je Turner, dodajući da bi model na kraju mogao generisati tačne osmodnevne prognoze, nadmašujući trenutne petodnevne predikcije, dok bi takođe pružao hiperlokalne prognoze. Dr. Scott Hosking, direktor za nauku i inovacije za životnu sredinu i održivost u Alanu Turing institutu, naglasio je potencijal ovog proboja da "demokratizuje prognoziranje, " čineći napredne tehnologije dostupnim zemljama u razvoju i pomažući donosiocima odluka, planovima za hitne slučajeve i industrijama koje zavise od pouzdanih vremenskih prognoza. Dr.

Anna Allen, vodeći autor studije sa Univerziteta u Kembridžu, istakla je da istraživanje otvara vrata za efikasnije prognoze prirodnih katastrofa poput uragana, šumskih požara i tornadoa, kao i za pitanja vezana za klimatske promene kao što su kvalitet vazduha, okeanske dinamike i prognoze morskog leda. Aardvark se oslanja na nedavna istraživanja Huaveija, Gugla i Microsofta, koja su pokazala da se jedan korak u procesu meteorološke prognoze, poznat kao numerički rešavač—koji je odgovoran za izračunavanje kako se vreme menja tokom vremena—može zameniti AI-jem radi bržih i preciznijih predikcija. Ova metoda se već primenjuje od strane ECMWF-a. Istraživači su napomenuli da korišćenjem samo 10% podataka potrebnih postojećim sistemima, Aardvark je već pokazao sposobnost da nadmaši određene aspekte američkog GFS sistema prognoziranja i konkurentan je prognozama iz Američke nacionalne meteorološke službe.