Ang artificial intelligence (AI) ay rebolusyonaryo sa weather forecasting, nagbabadya ng isang pagbabago na katulad ng pag-computerize ng paghuhula ng panahon noong dekada 1960. Ang ebolusyon na ito ay malalim na nagbabago sa paraan ng pagsusuri at pagtaya ng mga meteorologist at mananaliksik sa panahon sa pamamagitan ng paggamit sa malawak na kakayahan ng AI sa kompyutasyon at pagkilala sa mga pattern. Ang mga nangungunang institusyon tulad ng UK Met Office at ang Alan Turing Institute ay nangunguna sa pagpapaunlad at pagsusubok ng mga AI model upang mapahusay ang katumpakan ng mga prediksyon at mapalawak ang horizon ng mga prediksyon mula sa karaniwang short-term “nowcasting” hanggang sa medium-range at sub-seasonal forecasts. Ang mga pagbuting ito sa pagiging maaasahan at saklaw ay may malaking benepisyo para sa mga sektor na nakadepende sa tumpak na datos ng panahon. Ang mga higanteng teknolohiya tulad ng Google DeepMind at Nvidia, kasama ang mga espesyalisadong startup, ay malaki ang investment sa pagpapaunlad ng mga AI-driven forecasting technology. Ang kanilang mga pagsisikap ay hindi lamang dahil sa inobasyong teknolohikal kundi pati na rin sa mga praktikal na benepisyo na dulot ng tumpak na mga prediksyon sa kaligtasan ng publiko, agrikultura, pamilihan finansyal, at pamamahala ng imprastraktura. Halimbawa, ang mas mahusay na mga forecast ay nakatutulong sa maagang babala laban sa malalakas na bagyo, pagpapahusay ng iskedyul sa pagsasaka, pagtulong sa pamamahala ng mga riskong pinansyal, at pagpaplano ng mga infrastruktura. Kasama sa mga kilalang eksperimento na AI system ay ang end-to-end na modelo ng Alan Turing Institute na tinatawag na Aardvark, na nilalampasan ang tradisyunal na proseso ng pag-aasikaso ng datos. Ito ay kayang patakbuhin nang mahusay sa karaniwang desktop na kompyuter, na nagbababa sa hadlang ng access sa advanced na weather forecasting, partikular sa mga rehiyon na kulang sa meteorolohikal na datos.

Gayundin, ang CorrDiff model ng Nvidia ay nagsusulong ng mas mataas na spatial resolution, na nakakamit ang halos 2-kilometrong precision para sa hyperlocal forecasts, na nagbibigay ng napakahalagang lokal na impormasyon para sa mga komunidad at organisasyon. Gayunpaman, nananatili ang mga hamon, gaya ng kakulangan sa datos na dulot ng mga pagbawas ng pondo mula sa US government sa NOAA at tumitinding tensyong pang-estado na nagbabanta sa internasyonal na pagbabahagi ng datos na mahalaga para sa epektibong AI forecasts. Ang mga disruption na ito ay maaaring magdulot ng pagbawas sa katumpakan at pagiging maaasahan ng mga modelo. Sa kabila ng mabilis na paggawa ng forecast gamit ang AI, nananatiling mahalaga ang papel ng mga human meteorologist sa pag-interpretasyon ng outputs ng AI, paglutas sa mga discrepancies, at pagbibigay ng kontekstong lampas sa kakayahan ng makina. Ang lumalaking ugnayan sa pagitan ng ekspertong tao at AI ay nangangako ng mas tumpak at mas epektibong prediksyon ng panahon na kritikal sa paghahanda ng mga lipunan laban sa matinding panahon. Sa hinaharap, ang pagsasanib ng AI at meteorolohiya ay nagbubunyag ng isang bagong yugto sa weather forecasting. Habang mas nagsusumandaling maging sopistikado at operacional ang mga AI model, nag-aalok ito ng malawak na potensyal upang makapagligtas ng buhay, maprotektahan ang ari-arian, at pasiglahin ang ekonomiya. Sa pagtugon sa mga kasalukuyang hamon at sa pakikipagtulungan ng mga siyentipiko, gobyerno, at industriya, ang weather forecasting ay nakatakdang sumailalim sa isang kamangha-manghang pagbabago na magbebenepisyo sa sangkatauhan sa maraming antas.