Mākslīgais intelekts (MI) revolūcionizē laika prognozēšanu, norādot uz pārveidojošu pārmaiņu, līdzīgu tam, kas notika datorizējot laikapstākļu prognozēšanu 1960. gados. Šī evolūcija būtiski maina meteorologu un pētnieku pieejas laika analīzei un prognozēšanai, izmantojot MI plašo skaitļošanas jaudu un modeļu atpazīšanas spējas. Vadošās institūcijas, piemēram, Apvienotās Karalistes Meteoroloģijas dienests un Alana Turinga institūts, ir līderi MI modeļu izstrādē un testēšanā, lai uzlabotu prognozes precizitāti un pagarinātu prognožu laika horizontu no tradicionālā īstermiņa "tōnēšanas" uz vidējā un sub-seasonālā prognozēšanu. Šie uzlabojumi uz lietderību un diapazonu sniedz nozīmīgas priekšrocības nozares, kas balstās uz precīziem laika datiem. Tehnoloģiju giganti, piemēram, Google DeepMind un Nvidia, kopā ar specializētiem starta uzņēmumiem, intensīvi iegulda MI tehnoloģiju attīstībā laika prognozēšanas jomā. To pūļu motīvi ir ne tikai tehnoloģiskā inovācija, bet arī praktiskās priekšrocības, ko sniedz precīzas prognozes sabiedriskajai drošībai, lauksaimniecībai, finanšu tirgiem un infrastruktūras pārvaldībai. Piemēram, labākas prognozes uzlabo agrīnās brīdināšanas sistēmas par ekstrēmiem laikapstākļiem, optimizē lauksaimniecības grafikus, pārvalda finanšu riskus un palīdz plānot infrastruktūras būvniecību. Pieredzējušas MI sistēmas ir arī Alana Turinga institūta pilna cikla modelis, Aardvark, kas apiet tradicionālos datu ieguves procesus.

Tas var efektīvi darboties ar standarta galddatoriem, demokrātizējot uzlabotas prognozes, īpaši teritorijās ar ierobežotiem meteoroloģiskiem datiem. Līdzīgi Nvidia CorrDiff modelis paplašina telpiskās izšķirtspējas robežas, sasniedzot gandrīz 2 kilometru precizitāti hiperlokālām prognozēm, nodrošinot būtiskus lokalizētus datus kopienām un organizācijām. Tomēr pastāv izaicinājumi, galvenokārt datu pieejamības jautājumi, ko izraisa ASV valdības samazinājumi NOAA finansējumam un augošas ģeopolitiskas spriedzes, kas apdraud starptautisko datu apmaiņu, kas ir būtiska MI prognozēm. Šīs pārtraukšanas var samazināt modeļu precizitāti un uzticamību. Neskatoties uz MI ātro prognožu ģenerēšanas spēju, cilvēku meteorologi joprojām ir būtiski, interpretējot MI rezultātus, risinot nesakritības un sniedzot kontekstualizētu ekspertīzi, kas pārsniedz mašīnu spējas. Arvien pieaugošā cilvēka un MI saskaņa sola sniegt precīzākas, efektīvākas laika prognozes, kas ir būtiskas, lai sagatavotu sabiedrības pret ekstrēmiem laikapstākļiem. Skatoties nākotnē, MI un meteoroloģijas apvienošana paziņo par jaunu laika prognozēšanas ēru. Kad MI modeļi kļūst arvien sarežģītāki un iekļaujas darbībā, tie piedāvā milzīgu potenciālu dzīvību glābšanā, īpašumu aizsardzībā un ekonomiskās aktivitātes stiprināšanā. Risinot esošās problēmas un veicinot sadarbību starp zinātniekiem, valdībām un rūpniecību, laika prognozēšana gaida ievērojamas pārmaiņas, kas sniegs labumu visai cilvēcei daudzos līmeņos.