Sztuczna inteligencja (SI) rewolucjonizuje prognozowanie pogody, sygnalizując transformację porównywalną do komputeryzacji prognozowania klimatu w latach 60. XX wieku. Ta ewolucja głęboko zmienia sposób, w jaki meteorolodzy i badacze analizują i przewidują pogodę, wykorzystując ogromną moc obliczeniową i zdolności rozpoznawania wzorców SI. Wiodące instytucje, takie jak UK Met Office czy Instytut Alana Turinga, prowadzą pionierskie prace nad rozwojem i testowaniem modeli sztucznej inteligencji, aby poprawić dokładność prognoz i wydłużyć horyzont predykcji, wykraczając poza tradycyjne krótkoterminowe „np. prognozy chwilowe” na średnioterminowe oraz podsezonowe prognozy. Te postępy w niezawodności i zakresie mają istotne korzyści dla sektorów zależnych od precyzyjnych danych pogodowych. Giganci technologiczni, tacy jak Google DeepMind i Nvidia, wraz ze specjalistycznymi startupami, intensywnie inwestują w rozwój technologii prognozowania opartych na SI. Ich działania motywowane są nie tylko innowacjami technologicznymi, ale także praktycznymi zaletami, jakie dokładne prognozy przynoszą bezpieczeństwu publicznemu, rolnictwu, rynkom finansowym i zarządzaniu infrastrukturą. Na przykład, lepsze prognozy pozwalają na wcześniejsze ostrzeganie przed ekstremalnymi zjawiskami pogodowymi, optymalizują harmonogramy pracy na farmach, zarządzają ryzykiem finansowym i wspierają planowanie infrastruktury. Wśród znaczących systemów eksperymentalnych SI znajduje się model od Aardvark stworzony przez Instytut Alana Turinga, który działa od końca do końca, omijając tradycyjne procesy akomodacji danych.

Może on działać efektywnie na zwykłych komputerach stacjonarnych, demokratyzując dostęp do zaawansowanych prognoz, szczególnie w regionach z ograniczonym dostępem do danych meteorologicznych. Podobnie model CorrDiff firmy Nvidia przesuwa granice rozdzielczości przestrzennej, osiągając niemal 2-kilometrową precyzję prognoz hiperlokalnych, dostarczając bezcenne, lokalne informacje dla społeczności i organizacji. Nadal jednak istnieją wyzwania, w tym problemy z dostępnością danych spowodowane cięciami budżetowymi amerykańskiego rządu wobec NOAA oraz rosnącymi napięciami geopolitycznymi, które zagrażają międzynarodowej wymianie danych niezbędnej do skutecznych prognoz AI. Te zakłócenia mogą zmniejszyć dokładność i niezawodność modeli. Pomimo szybkim możliwości generowania prognoz przez SI, rola ludzkich meteorologów pozostaje kluczowa w interpretacji wyników AI, rozwiązywaniu rozbieżności i dostarczaniu kontekstowej wiedzy wykraczającej poza zdolności maszyn. Coraz silniejsza współpraca między ludzką wiedzą a SI obiecuje dokładniejsze, bardziej efektywne prognozy, które są niezbędne do przygotowywania społeczeństw na ekstremalne zjawiska pogodowe. Patrząc w przyszłość, połączenie SI i meteorologii zwiastuje nową erę prognozowania pogody. W miarę jak modele SI będą coraz bardziej zaawansowane i integrowane operacyjnie, będą miały ogromny potencjał ratowania życia, ochrony mienia oraz wzmacniania działalności gospodarczej. Rozwiązując obecne wyzwania i promując współpracę naukowców, rządów i przemysłu, prognozowanie pogody czeka niezwykła transformacja, z korzyścią dla ludzkości na wielu poziomach.