Штучний інтелект (ШІ) революціонізує метеорологічне прогнозування, сигналізуючи про трансформаційний ривок, порівнянний із комп’ютеризацією метеорологічних передбачень у 1960-х роках. Ця еволюція кардинально змінює спосіб аналізу та прогнозування погоди для метеорологів і дослідників, використовуючи величезну обчислювальну потужність і здатність до розпізнавання шаблонів ШІ. Провідні установи, такі як UK Met Office та Інститут Алана Тюрінга, пионерськи розробляють і тестують моделі ШІ для підвищення точності прогнозів та розширення горизонту передбачення — від традиційного короткострокового «сціння» до середньострокових і субсезонних прогнозів. Ці покращення у надійності та охопленні мають значнийінтерес для секторів, залежних від точних метеосигналів. Технологічні гіганти, такі як Google DeepMind і Nvidia, разом із спеціалізованими стартапами, активно інвестують у розвиток технологій прогнозування на базі ШІ. Їхні зусилля мотивовані не лише інноваціями, а й практичною вигодою, яку дають точні прогнози для громадської безпеки, сільського господарства, фінансових ринків та управління інфраструктурою. Наприклад, покращені прогнози забезпечують раннє попередження про екстремальні погодні явища, оптимізують сільськогосподарські графіки, управляють фінансовими ризиками та допомагають у плануванні інфраструктури. Серед помітних експериментальних систем ШІ — повна модель Інституту Алана Тюрінга, Aardvark, яка обходить традиційні процеси асиміляції даних. Вона може працювати ефективно на стандартних настільних комп’ютерах, демократизуючи доступ до передових прогнозів, особливо в регіонах з обмеженими метеорологічними даними.

Аналогічно, модель CorrDiff від Nvidia розширює межі просторової роздільної здатності, досягаючи майже 2 кілометрів точності у гіперлокальних прогнозах, надаючи цінну локальну інформацію для громад та організацій. Однак залишаються виклики, зокрема проблеми з доступністю даних через скорочення урядом США фінансування NOAA і зростаючу геополітичну напругу, що загрожує міжнародній обміну даними, необхідним для ефективних прогнозів на базі ШІ. Ці перешкоди можуть знизити точність і надійність моделей. Попри швидкість генерації прогнозів за допомогою ШІ, людські метеорологи лишаються критично важливими для інтерпретації результатів ШІ, вирішення суперечностей і надання контексту, що виходить за межі можливостей машин. Зростаюча взаємодія між людською експертизою та ШІ обіцяє більш точні та ефективні погодні прогнози, необхідні для підготовки суспільств до екстремальних погодних явищ. У майбутньому інтеграція ШІ та метеорології відкриває нову еру у прогнозуванні погоди. З розвитком і ускладненням моделей ШІ та їхньою широкою інтеграцією в операційну практику, вони мають великий потенціал для порятунку життів, захисту майна і підтримки економічної стабільності. Вирішуючи існуючі виклики і сприяючи співпраці між вченими, урядами та промисловістю, метеопрогнозування пройде через вражаючу трансформацію, яка принесе користь людству на багатьох рівнях.