Veštačka inteligencija (VI) revolucionizuje prognozu vremena, signalizirajući transformativni preokret koji je uporediv sa kompjuterizacijom vremenskih prognoza devedesetih godina prošlog veka. Ova evolucija duboko menja način na koji meteorolozi i istraživači analiziraju i predviđaju vreme koristeći ogromnu računalnu snagu i sposobnosti prepoznavanja obrazaca VI. Vodeće institucije poput UK Met Office i Alan Turing instituta vode razvoj i testiranje VI modela u cilju povećanja tačnosti prognoza i produženja horizonta predviđanja izvan tradicionalnog kratkoročnog „sadašnje prognoze“ ka srednjoročnim i podsezonskim prognozama. Ovi unapređenja u pouzdanosti i obuhvatu donose značajne koristi za sektore koji zavise od preciznih vremenskih podataka. Tehnološki giganti poput Google DeepMind i Nvidia, kao i specijalizovani startapi, snažno ulažu u napredak tehnologija vođenih VI u prognozi vremena. Njihovi napori nisu motivisani samo tehnološkim inovacijama, već i praktičnim prednostima koje tačne prognoze donose u zaštiti javne sigurnosti, poljoprivredi, finansijskim tržištima i upravljanju infrastrukturom. Na primer, bolje prognoze poboljšavaju ranadelovanja za ekstremne vremenske uslove, optimizuju rasporede rada na farmama, upravljaju finansijskim rizicima i pomažu u planiranju infrastrukturnih projekata. Među značajnim eksperimentalnim sistemima veštačke inteligencije je end-to-end model Instituta Alana Turing, Aardvark, koji zaobilazi tradicionalne procese dopune podataka. Može efikasno da radi na standardnim računarima na stolnim računarima, demokratizujući pristup naprednim prognozama, posebno u regionima sa ograničenim meteorološkim podacima.

Slično, Nvidia-ov model CorrDiff pomera granice prostorne rezolucije, dostigavši skoro 2 kilometra preciznosti za hiper lokalne prognoze, pružajući neprocenjive lokalne uvide zajednicama i organizacijama. Međutim, izazovi i dalje postoje, naročito problemi sa dostupnošću podataka izazvani smanjenjem budžeta američke vlade za NOAA i rastućim geopolitickim tenzijama koje ugrožavaju međunarodno deljenje podataka neophodnih za efikasne AI prognoze. Ove poremećaje mogu smanjiti tačnost i pouzdanost modela. Uprkos brzini generisanja prognoza pomoću VI, ljudski meteorolozi ostaju ključni u interpretaciji rezultata, rešavanju neslaganja i pružanju kontekstualnog znanja van kapaciteta mašina. Rast saradnje između ljudskog iskustva i VI najavljuje preciznija i efikasnija vremenska predviđanja od suštinskog značaja za pripremu društava na ekstremne vremenske uslove. Gledajući u budućnost, spajanje VI i meteorologije označava novu eru u prognozi vremena. Kako VI modeli postaju sve sofisticiraniji i integrisani u operacije, oni nude ogroman potencijal za spašavanje života, zaštitu imovine i jačanje ekonomskih aktivnosti. Rešavanjem postojećih izazova i podsticanjem saradnje naučnika, vlada i industrija, prognoza vremena će doživeti zapanjujuću transformaciju koja će koristiti čovečanstvu na mnogim nivoima.