Kunstig intelligens (KI) revolusjonerer værvarslingen, og signaliserer et transformativt skifte som kan sammenlignes med datamaskiniseringen av værprognoser på 1960-tallet. Denne utviklingen endrer måten meteorologer og forskere analyserer og forutsier vær på dypere nivå, ved å utnytte KI’s enorme beregningskraft og evne til å gjenkjenne mønstre. Ledende institusjoner som UK Met Office og Alan Turing Institute leder an med å utvikle og teste AI-modeller for å forbedre nøyaktigheten i prognosene og utvide varslingshorisonten fra tradisjonell kortsiktig “nåvarsling” til medium- og sub-sesongbaserte prognoser. Disse forbedringene i pålitelighet og omfang har betydelige fordeler for sektorer som er avhengige av presise værdata. Teknologigiganter som Google DeepMind og Nvidia, sammen med spesialiserte oppstartsbedrifter, investerer tungt i å utvikle AI-drevne prognoseteknologier. Deres innsats drives ikke bare av teknologisk innovasjon, men også av de praktiske fordelene nøyaktige værvarsler gir for offentlig sikkerhet, landbruk, finansmarkeder og infrastrukturforvaltning. For eksempel forbedrer bedre varsler tidlige advarsler for ekstremvær, optimaliserer landbruksplanlegging, håndterer finansielle risikoer og støtter infrastrukturplanlegging. Blant bemerkelsesverdige eksperimentelle AI-systemer er Alan Turing Institute sitt ende-til-endo-modell, Aardvark, som unngår tradisjonelle datainntastingsprosesser. Den kan kjøre effektivt på vanlige skrivebordsdatamaskiner, noe som democratise-rer tilgjengeligheten av avansert prognose, spesielt i regioner med begrenset meteoritdata.

På samme måte utfordrer Nvidia’s CorrDiff-modell grensene for romlig oppløsning, med nærmere 2 kilometers presisjon for hyperlokale prognoser, og gir verdifull lokal innsikt for lokalsamfunn og organisasjoner. Imidlertid eksisterer det utfordringer, særlig knyttet til datatilgang, drevet av kutt i NOAA fra den amerikanske regjeringen og økende globale spenninger som truer internasjonalt datadeling, som er avgjørende for effektive KI-basert værvarsling. Disse forstyrrelsene kan redusere modellens nøyaktighet og pålitelighet. Til tross for KI’s raske evne til å generere prognoser, forblir menneskelige meteorologer avgjørende for å tolke KI’s resultater, løse uoverensstemmelser og tilby kontekstuell ekspertise utover maskinens kapasitet. Den økende synergien mellom menneskelig ekspertise og KI lover mer nøyaktige og effektive værvarsler, som er avgjørende for å forberede samfunn mot ekstremvær. Fremover markerer sammensmeltingen av KI og meteorologi en ny æra innen værvarsling. Etter hvert som KI-modeller blir mer sofistikerte og integrert i den operative driften, ligger det et enormt potensial i å redde liv, beskytte eiendom og styrke økonomisk aktivitet. Ved å ta tak i eksisterende utfordringer og fremme samarbeid mellom forskere, myndigheter og næringsliv, står værvarsling foran en bemerkelsesverdig transformasjon som vil gagne menneskeheten på mange nivåer.