Umjetna inteligencija (UI) preoblikuje prognoze vremena, najavljujući transformativni pomak usporediv s digitalizacijom prognoza tijekom 1960-ih. Ova evolucija duboko mijenja način na koji meteorolozi i istraživači analiziraju i prognoziraju vrijeme, koristeći velike računalne kapacitete i sposobnost prepoznavanja obrazaca UI. Vodeće institucije poput Britanske meteorološke službe (UK Met Office) i Instituta Alana Turinga pionirski razvijaju i testiraju modele temeljenje na UI kako bi poboljšali točnost prognoza i produžili vremenske horizonte predviđanja, od kratkoročnog "sadašnjeg prognoziranja" do srednjoročnih i podsezonskih predviđanja. Ova poboljšanja u pouzdanosti i opsegu donose značajne koristi sektorima koji ovise o točnim podatcima o vremenu. Tehnološki giganti poput Google DeepMind i Nvidia, kao i specijalizirani startupi, intenzivno ulažu u razvoj tehnologija temeljenih na UI za predviđanje vremena. Njihovi napori motivirani su ne samo tehnološkim inovacijama već i praktičnim prednostima točnih prognoza za javnu sigurnost, poljoprivredu, financijska tržišta i upravljanje infrastrukturom. Na primjer, bolje prognoze omogućuju ranije upozorenje na ekstremne vremenske uvjete, optimiziraju agrotehničke planove, upravljaju financijskim rizicima i pomažu u planiranju infrastrukture. Među istaknutim eksperimentalnim AI sustavima je model krajnje točnosti Instituta Alana Turinga, Aardvark, koji zaobilazi tradicionalne procese usklađivanja podataka. Može efikasno raditi na standardnim stolnim računalima, demokratizirajući pristup naprednim prognozama, posebno u regijama s ograničenim meteorološkim podacima.

Slično tome, Nvidia-ov model CorrDiff pomiče granice prostorne rezolucije, postižući gotovo dvokilometarsku preciznost za hiper-lokalne prognoze, pružajući dragocjene lokalne uvide za zajednice i organizacije. Međutim, i dalje postoje izazovi, prije svega vezani uz dostupnost podataka zbog smanjenja financiranja od strane američke vlade za NOAA i rastućih geopolitičkih tenzija koje prijete međunarodnoj razmjeni podataka nužnoj za učinkovite AI prognoze. Ove poremećaje mogli bi smanjiti točnost i pouzdanost modela. Unatoč sposobnosti UI za brzo generiranje prognoza, ljudski meteorolozi i dalje ostaju ključni u tumačenju izlaza AI-a, rješavanju nesuglasica i pružanju kontekstualnog znanja izvan kapaciteta strojeva. Sve veća sinergija između ljudskog znanja i UI-a obećava točnije i učinkovitije vremenske prognoze koje su ključne za pripremu društava na ekstremne vremenske uvjete. Gledajući u budućnost, spoj UI-a i meteorologije označava novu eru u prognoziranju vremena. Kako modeli UI postaju sofisticiraniji i sve bolje se integriraju u operacije, oni nude veliki potencijal za spašavanje života, zaštitu imovine i jačanje gospodarstava. Rješavanjem postojećih izazova i poticanjem suradnje znanstvenika, vlada i industrija, prognoze vremena uskoro će doživjeti značajnu transformaciju koja će imati koristi cijelom čovječanstvu na mnogim razinama.