Одинокий дослідник, оснащений настільним комп’ютером, тепер може надавати точні прогнози погоди завдяки новому методу прогнозування на основі штучного інтелекту, який працює в десятки разів швидше і використовує тисячі разів менше обчислювальної потужності, ніж традиційні системи. Наразі прогнозування погоди є складним процесом з кількома етапами, кожен з яких займає кілька годин на спеціалізованих суперкомп'ютерах і вимагає великих команд експертів для створення, підтримки та впровадження прогнозів. Aardvark Weather пропонує всеосяжне рішення, навчаючи ШІ за допомогою сирих даних, зібраних з метеостанцій, супутників, метеозондів, кораблів та літаків по всьому світу, що дозволяє йому генерувати прогнози. Цей інноваційний підхід має потенціал значно підвищити швидкість, точність і економічну ефективність прогнозування погоди, відповідно до дослідження, опублікованого в четвер у Nature, авторства Кембриджського університету, Інституту Алана Тьюринга, досліджень Microsoft і Європейського центру середньострокових прогнозів погоди (ECMWF). Річард Тернер, професор машинного навчання в Кембриджському університеті, зазначив, що метод може полегшити швидкі, адаптовані прогнози для конкретних галузей або регіонів, таких як прогнозування температур для сільського господарства в Африці або швидкостей вітру для компаній з відновлювальної енергетики в Європі. На відміну від традиційних систем прогнозування, які потребують років розробки великими дослідницькими командами для створення індивідуальних моделей, традиційним суперкомп'ютерам потрібно години для обробки реальних даних для побудови моделей. «Це представляє собою принципово інший підхід в порівнянні з минулими методологіями. Очевидно, це революціонізує прогнозування та встановить новий стандарт», - зазначив Тернер, додавши, що модель зрештою може генерувати точні прогнози на вісім днів, перевершуючи нинішні п’ятиденні прогнози, при цьому надаючи гіперлокалізовані прогнози. Д-р Скотт Хоскінг, директор з науки та інновацій у сфері довкілля та сталого розвитку в Інституті Алана Тьюринга, підкреслив потенціал цього прориву «демократизувати прогнозування», зробивши передові технології доступними для країн, що розвиваються, і допомагаючи політикам, планувальникам надзвичайних ситуацій та галузям, залежним від надійних прогнозів погоди. Д-р Анна Аллен, головний автор дослідження з Кембриджського університету, зазначила, що дослідження відкриває можливості для більш ефективних прогнозів природних катастроф, таких як урагани, лісові пожежі та торнадо, а також для проблем, пов’язаних із кліматом, таких як якість повітря, динаміка океану та прогнози морського льоду. Aardvark базується на нещодавніх дослідженнях Huawei, Google та Microsoft, які показали, що один етап у процесі прогнозування погоди, відомий як чисельний розв'язувач — відповідальний за обчислення, як змінюється погода з часом — може бути замінено ШІ для швидших і більш точних прогнозів.

Цей метод вже впроваджується ECMWF. Дослідники зазначили, що, використовуючи лише 10% даних, необхідних існуючими системами, Aardvark уже показав здатність перевершувати певні аспекти прогнозувальної системи GFS США і конкурує з прогнозами Національної метеорологічної служби США.