مصنوعური ინტელექტი (AI) სამოსიოს პროგნოზირებაში რევოლუციურ ცვლილებებს ახორციელებს, რომელიც მსგავსია ჰაერის პროგნოზირების კომპიუტერიზაციის 1960-იან წლებში. ეს განვითარება მადლიერამოვნებს მეტეოროლოგებს და მეცნიერებს ჰაერის ანალიზისა და პროგნოზირების პროცესში, რომელიც AI-ს უმდიდრესი სამძებრო ძალითა და ნიმუშების ამოცნობის უნარით მძლავრი ხდება. წამყვანი ინსტიტუციები, როგორიცაა UK Met Office და Alan Turing Institute, ცდილობენ AI მოდელების შექმნას და ტესტირებას, რათა გაუმჯობესნონ პროგნოზირების სიზუსტე და გაფართოონ წინასწარმეტყველების ხანგრძლივობა, გაზარდონ მასშტაბი და შეიტანონ საშუალო და სეზონური პროგნოზები. ანალხსენებული გაუმჯობესებები, სანდირებისა და მასშტაბის მხრივ, მნიშვნელოვან სარგებელს სძენს სეგმენტებს, სადაც ზუსტ ჰაერის მონაცემებზეა დამოკიდებული მუშაობა. ტექნოლოგიური გიგანტები, როგორებიცაა Google DeepMind და Nvidia, ერთად წამყვან სტარტაპებთან ერთად, აქტიურად ინვესტირებენ AI-დამყარებული პროგნოზირების ტექნოლოგიების განვითარებაში. მათი მიზანია არა მხოლოდ ტექნოლოგიური ინოვაცია, არამედ ისიც, თუ რამდენად სასარგებლოა ზუსტი პროგნოზები საჯარო უსაფრთხოების, სოფლის მეურნეობის, ფინანსური ბაზრების და ინფრასტრუქტურის მართვისთვის. მაგალითად, გაცილებით უკეთესი პროგნოზები ააწყობენ აფრთხილებებთან დააღმავედ იწვევენ სჭირდება, მართავენ სასოფლო-სამეურნეო სამქმედო გეგმებს, ფინანსურ რისკებს და ინფრასტრუქტურის მასშტაბებს. შესანიშნავი ექსპერიმენტული AI სისტემებიდან ერთია Alan Turing Institute-ის სრული მოდელი, Aardvark, რომელიც გადის გარეთ ტრადიციულ მონაცემთა გაერთიანების პროცესებს. ის ეფექტურად მუშაობს სტანდარტულ დესკტოპ კომპიუტერებზე, რაც ანიჭებს წვდომას მოწინავე პროგნოზირებას, განსაკუთრებით რეგიონებში, სადაც მეტეოროლოგიური მონაცემები შეზღუდულია.

ასევე Nvidia-ის CorrDiff მოდელი სიღრმის საზომის ობიექტივს ზრდის, ხდება თითქმის 2 კილომეტრის სიზუსტით ჰიპერლოკალური პროგნოზების მიღება, რაც გამოიხატება ადგილობრივად მნიშვნელოვანია და გეხმარებათ სამეწარმეო და საზოგადოებრივი ორგანოებისთვის. თუმცა, სირთულეები კვლავ არსებობს, მათ შორის მონაცემთა ხელმისაწვდომობის ნაკლებობა, რომელიც გამოწვეულია აშშ-ის მთავრობის გათავისუფლებითი პროცესებით NOAA-ზე და გლობალური გეოპოლიტიკური ტენდენციებით, რომლებიც მსხვილი მონაცემთა შერწყმისთვის და ეფექტური AI პროგნოზებისთვის საჭიროია. ეს უწყვეტობები იწვევს მოდელების სიზუსტის და სანდირობის შემცირებას. მიუხედავად AI-ს სწრაფი პროგნოზირების შესაძლებლობებისა, ადამიანის მეტეოროლოგები მათთვის მნიშვნელოვანი რჩებიან, რათა გამოავლინონ აშკარად უჩვეულო მოვლენები, გაეცნონ კონტექსტებს და უკეთესი ინტერპეტაციები გააკეთონ. ადამიანის გამოცდილება და AI-ს ერთობლივი მუშაობა ქმნიან უფრო ზუსტ და ეფექტურ პროგნოზებს, რაც აუცილებელია საზოგადოების მზარდი სიფრთხილისთვის სისუსტე და გამძლეობის გაზრდაში. მომავლის წინაშე, AI-სა და მეტეოროლოგიის ინტეგრაცია აწყობს ახალ ხანს ჰაერის პროგნოზირებაში. როგორც AI-ის მოდელები ვითარდება და ითანამდებებენ ოპერაციების გაძლიერებას, მათ შეუძლიათ მასშტაბურად სამართლიანი და უსაფრთხო გარემოს შექმნა, ადამიანის სიცოცხლის გადარჩენაში, ქონების დაცვაში და ეკონომიკის მხარდაჭერაში. სწორად აღჭურვა და თანამშრომლობა მეცნიერებს, მთავრობებსა და ინდუსტრიებს შორის დაეხმარება ჰაერის პროგნოზირებას ახალი ეტაპზე გადასვლაში, რაც მეტად მნიშვნელსია კაცობრიობისთვის მრავალი დონეზე.