Dirbtinis intelektas (DI) revoliucionuoja orų prognozavimą, žymėdamas permainas, kurios lyginamos su kompiuterizavimo pradžia 1960-aisiais. Ši evoliucija iš esmės keičia meteorologų ir tyrėjų požiūrį į orų analizę ir prognozavimą, pasinaudojant DI didžiule skaičiavimo galia ir raštų atpažinimo sugebėjimais. Vyriausybinės institucijos, tokios kaip Jungtinės Karalystės Meteorologijos tarnyba ir Almond Turingo institutas, pirmauja kuriant ir testuojant DI modelius, siekdami pagerinti prognozės tikslumą ir išplėsti prognozės laikotarpį nuo tradicinio trumpalaikio „šiandienos prognozavimo“ iki vidutinės ir sub-sezoninės prognozės. Šie patobulinimai, padidinantys patikimumą ir aprėptį, itin naudingi sektoriams, priklausantiems nuo tikslių orų duomenų. Technologijų gigantai, tokie kaip „Google DeepMind“ ir „Nvidia“, kartu su specializuotomis startuolių įmonėmis, dideliu mastu investuoja į DI sprendžiamų orų prognozių tobulinimą. Jų pastangas skatina ne tik technologinė naujovė, bet ir praktinė nauda, kurią tikslūs prognozės duomenys teikia gyventojų saugumui, žemės ūkiui, finansų rinkoms ir infrastruktūros valdymui. Pavyzdžiui, geresnės prognozės leidžia anksti įspėti apie ekstremalią orų situaciją, optimizuoti ūkininkavimo tvarkaraščius, valdyti finansinius rizikos veiksnius ir padėti planuoti infrastruktūrą. Žymūs eksperimentiniai DI sistemos pavyzdžiai yra Almond Turingo instituto sukurta visiška modelio sistema Aardvark, kuri apeina tradicinius duomenų įsigijimo procesus. Šis modelis efektyviai veikia su įprastais asmeniniais kompiuteriais, demokratizuojant pažangią prognozavimo prieigą, ypač regionuose, kuriuose trūksta meteorologinių duomenų.

Panašiai „Nvidia“ modelis CorrDiff leidžia pasiekti beveik 2 km tikslumo, suteikiant itin vietinius prognozių duomenis, naudingi bendruomenėms ir organizacijoms. Tačiau išlieka iššūkiai, ypač duomenų prieigos problemos, kurios atsirado dėl JAV vyriausybės sumažintų finansavimų NOAA ir augančių geopolitinių įtampų, kurios gali pakenkti tarptautiniam duomenų dalijimuisi, būtinamai efektyviam DI prognozavimui. Šie sutrikimai gali sumažinti modelių tikslumą ir patikimumą. Nepaisant spartaus DI galimybių kurti prognozes, meteorologai išlieka esminiais interpretuojant DI rezultatus, sprendžiant nesutapimus ir teikiant specialistų žinias, kurios viršija mašinų galimybes. Auganti sinergija tarp žmogaus patirties ir DI žada tikslesnes ir efektyvesnes orų prognozes, būtinas siekiant pasiruošti ekstremaliems orams. Žvelgiant į ateitį, DI ir meteorologijos jungtis žymi naują oro prognozavimo epochą. Kai DI modeliai tampa sudėtingesni ir įdiegiami operacijose, jie gali išgelbėti gyvybes, apsaugoti turtą ir sustiprinti ekonomiką. Sprendžiant dabartinius iššūkius ir stiprinant bendradarbiavimą tarp mokslininkų, vyriausybių ir pramonės, orų prognozavimas žada patirti įspūdingų pokyčių, kurie naudingi žmonijai daugelyje sričių.