Veštačka inteligencija (VI) revolucioniše meteorološko predviđanje, signalizirajući transformativni pomak koji je usporediv s kompjuterizacijom prognoze vremena 1960-ih godina. Ova evolucija duboko mijenja način na koji meteorolozi i istraživači analiziraju i predviđaju vrijeme koristeći ogromnu računarsku snagu i sposobnost prepoznavanja obrazaca VI. Vodeće institucije poput UK Met Office-a i Instituta Alana Turinga predvode razvoj i testiranje modela zasnovanih na VI s ciljem poboljšanja tačnosti prognoza i produženja vremenskog horizonta od tradicionalnog kratkotrajnog "sadašnjeg stanja" do srednjeg i sezonskog predviđanja. Ova poboljšanja u pouzdanosti i opsegu donose značajne koristi za sektore koji ovise o preciznim vremenskim podacima. Tehnološki divovi poput Google DeepMind-a i Nvidia-e, zajedno sa specijaliziranim startapima, intenzivno ulažu u napredovanje tehnologija predviđanja zasnovanih na VI. Njihovi napori nisu motivisani samo tehnološkim inovacijama, već i praktičnim prednostima koje tačne prognoze pružaju za javnu sigurnost, poljoprivredu, finansijska tržišta i upravljanje infrastrukturom. Na primjer, bolje prognoze omogućavaju ranije upozorenja na ekstremne vremenske uslove, optimizuju rasporede rada na farmama, upravljaju finansijskim rizicima i pomažu u planiranju infrastrukture. Među istaknutim eksperimentalnim AI sistemima nalazi se model Instituta Alana Turinga, Aardvark, koji zaobilazi tradicionalne procese integracije podataka. On može efikasno raditi na standardnim stolnim računarima, demokratizujući pristup naprednim prognozama, posebno u regionima s ograničenim meteorološkim podacima.

Slično tome, Nvidia-in model CorrDiff pomjera granice prostorne rezolucije, postižući gotovo 2 kilometra preciznosti za hiper-lokalne prognoze, pružajući neprocjenjive lokalne uvide za zajednice i organizacije. Međutim, izazovi i dalje postoje, posebno problemi s dostupnošću podataka izazvani rezovima američke vlade u NOAA-u i rastućim geopolitičkim tenzijama koje prijete međunarodnom dijeljenju podataka od ključne važnosti za efikasne AI prognoze. Ove smetnje mogle bi smanjiti tačnost i pouzdanost modela. Uprkos brzim mogućnostima generisanja prognoza putem VI, ljudski meteorolozi ostaju ključni u tumačenju AI rezultata, rješavanju neslaganja i pružanju kontekstualnog stručnog znanja izvan kapaciteta mašina. Rastuća sinergija između ljudskog znanja i VI obećava tačnija i efikasnija predviđanja vremena, što je ključno za pripremu društava na ekstremne vremenske uslove. Gledajući unaprijed, spoj VI i meteorologije najavljuje novu eru u prognozi vremena. Kako modeli VI postaju sofisticiraniji i integrirani u operacije, nude veliki potencijal za spašavanje života, zaštitu imovine i jačanje ekonomskih aktivnosti. Rješavanjem postojećih izazova i jačanjem saradnje naučnika, vlada i industrija, meteorološko predviđanje će se vjerovatno značajno transformisati, donoseći koristi čovečanstvu na mnogo nivoa.