Nvidia mokslinių tyrimų padalinys neseniai pristatė dirbtinio intelekto (DI) orų modelį, kuris, kaip tikimasi, pagerins regioninio lygio orų prognozavimą trumpalaikiams įvykiams. Šis pasiekimas reikšmingai keičia atmosferos mokslą, nes mašininis mokymasis tampa didesniu veikėju. Anot Nvidia tyrėjo Mike'o Pritchardo, "DI revoliucionuoja, kaip mes modeliuojame atmosferą. " Tradiciškai fizikos lygčių sprendimas ateities orų reiškiniams reikalauja brangių ir masyvių superkompiuterių, o tai riboja prognozių rezoliuciją ir kiekį. Tačiau DI parodė panašius arba net aukštesnius prognozavimo gebėjimus panašiose situacijose. Nauji Nvidia tyrimai pristato novatorišką modelį, kuris greitai prognozuoja vietos orų įvykius, tokius kaip perkūnijos, su kilometro tikslumu. Šis modelis prisideda prie greitesnio laiku teiktos informacijos sklaidos, kaip nurodė Maria Molina iš Merilendo universiteto.

Mašininio mokymosi skaičiavimo efektyvumas leidžia dažniau atlikti prognozes. Be to, mašininio mokymosi modeliai yra pigiau eksploatuojami po mokymo laikotarpio, todėl orų prognozės tampa prieinamesnės šalims su ribotais ištekliais. Šis prieinamumas yra lemiamas prognozuojant sunkius orų įvykius, tokius kaip digitais ir uraganai, kas gali potencialiai išgelbėti gyvybes. Technologas Peetak Mitra šią pažangą mato kaip žingsnį link labai tikslių kilometro masto orų prognozių visame pasaulyje, kas būtų transformuojanti kalbant apie katastrofų reakciją ir išteklių valdymą. Tai galėtų palengvinti tikslus pagalbos pastangų vykdymą tinkamoje vietoje ir tinkamu metu, o ne išplėtotą chaotiškai. Be to, patobulintos audrų perspėjimo sistemos ateityje gali tikėtis naudos įvairioms pasaulio sritims.