Trí tuệ nhân tạo (AI) đang cách mạng hóa dự báo thời tiết, mở ra một bước chuyển lớn tương đương với sự máy tính hóa dự báo thời tiết vào thập niên 1960. Sự tiến bộ này thay đổi sâu sắc cách các nhà khí tượng học và nhà nghiên cứu phân tích cũng như dự đoán thời tiết bằng việc tận dụng khả năng tính toán rộng lớn và khả năng nhận diện mẫu của AI. Các tổ chức hàng đầu như Dịch vụ Khí tượng Vương quốc Anh (UK Met Office) và Viện Alan Turing đang tiên phong trong việc phát triển và thử nghiệm các mô hình AI nhằm nâng cao độ chính xác của dự báo cũng như mở rộng phạm vi dự báo vượt qua dự báo ngắn hạn truyền thống để bao gồm dự báo trung hạn và dự báo dưới mùa. Những cải tiến này về độ tin cậy và phạm vi mang lại lợi ích đáng kể cho các lĩnh vực phụ thuộc vào dữ liệu thời tiết chính xác. Các tập đoàn công nghệ lớn như Google DeepMind và Nvidia, cùng các startup chuyên biệt, đang đầu tư mạnh vào việc nâng cao các công nghệ dự báo dựa trên AI. Những nỗ lực này không chỉ xuất phát từ đổi mới công nghệ mà còn vì lợi ích thực tiễn mà các dự báo chính xác đem lại cho an toàn cộng đồng, nông nghiệp, thị trường tài chính và quản lý hạ tầng. Ví dụ, dự báo tốt hơn giúp nâng cao cảnh báo sớm về thời tiết khắc nghiệt, tối ưu hóa lịch trình canh tác, quản lý rủi ro tài chính và hỗ trợ lập kế hoạch hạ tầng. Trong số các hệ thống AI thử nghiệm nổi bật là mô hình toàn diện của Viện Alan Turing, gọi là Aardvark, giúp bỏ qua quá trình tiếp nhận và hợp nhất dữ liệu truyền thống. Nó có thể hoạt động hiệu quả trên máy tính để bàn tiêu chuẩn, mở rộng khả năng tiếp cận các dự báo tiên tiến, đặc biệt tại những vùng có dữ liệu khí tượng hạn chế.

Tương tự, mô hình CorrDiff của Nvidia đẩy giới hạn độ phân giải không gian, đạt gần mức chính xác 2 km cho các dự báo cực kỳ cục bộ, cung cấp thông tin chi tiết vô giá cho cộng đồng và tổ chức địa phương. Tuy nhiên, vẫn còn tồn tại những thách thức, đặc biệt là vấn đề về khả năng tiếp cận dữ liệu do Mỹ cắt giảm nguồn cung của NOAA và căng thẳng địa chính trị ngày càng gia tăng đe dọa chia sẻ dữ liệu quốc tế cần thiết cho dự báo AI hiệu quả. Những gián đoạn này có thể làm giảm độ chính xác và độ tin cậy của mô hình. Dù khả năng dự báo nhanh của AI rất ấn tượng, các nhà khí tượng học vẫn giữ vai trò quan trọng trong việc diễn giải kết quả của AI, giải quyết các xung đột dữ liệu và cung cấp kiến thức phản biện vượt ra khỏi khả năng của máy móc. Sự hợp tác ngày càng tăng giữa chuyên môn con người và AI hứa hẹn mang đến các dự báo thời tiết chính xác hơn, hiệu quả hơn, rất quan trọng để chuẩn bị cho các cộng đồng chống lại thời tiết cực đoan. Trong tương lai, sự kết hợp giữa AI và khí tượng dự báo mở ra kỷ nguyên mới cho công tác dự báo thời tiết. Khi các mô hình AI trở nên tinh vi hơn và được tích hợp trong quá trình vận hành, chúng có tiềm năng to lớn trong việc cứu sống, bảo vệ tài sản và thúc đẩy hoạt động kinh tế. Bằng cách giải quyết những thách thức hiện có và thúc đẩy sự hợp tác giữa các nhà khoa học, chính phủ và các ngành công nghiệp, dự báo thời tiết dự kiến sẽ trải qua một bước chuyển mình đáng kể, mang lại lợi ích cho nhân loại ở nhiều mặt khác nhau.