Az ECMWF (Európai Méretű Időjárási Előrejelző Központ) bemutatta legújabb fejlesztését, az Artificial Intelligence Forecasting System (AIFS) nevű MI-alapú időjárás-előrejelző modellt. Az AIFS nem csupán gyorsabb a hagyományos fizikai modellekhez képest, de hihetetlen módon 1000-szer kevesebb energiából képes elkészíteni az előrejelzéseket.

A hagyományos modellek fizikai egyenletek megoldására építenek, ami sok esetben korlátozza az előrejelzések megbízhatóságát. Ezzel szemben az AIFS képes tanulmányozni az időjárási mintázatok közötti összetett összefüggéseket, lehetővé téve a dinamikai viselkedések jobb előrejelzését az adatok magukból való tanulmányozása által. Ez egy új dimenziót nyit meg az időjárás-előrejelzés gyakorlatában.

A Gizmodo által közzétett hírek szerint nem sokkal az AIFS bejelentése után a Google DeepMind is megalkotta a GenCast nevű modellt, amely szintén MI-alapú és a nemrég bemutatott ECMWF klasszikus középtávú modelljét, az ENS-t, jelentősen túlszárnyalta. Bizonyos mutatók esetében a GenCast akár 99,8%-kal pontosabb előrejelzéseket tud bemutatni.

Jelenleg az ECMWF az AIFS első verzióját mutatta be, amelynek felbontása még alacsonyabb, mint a hagyományos fizikai modelleké. A szakemberek a jövőben a fizikai modellek és az MI-alapú megoldások integráltságát fogják kutatni, amellyel még pontosabb és megbízhatóbb előrejelzéseket érhetnek el. Ez a technológiai ugrás nem csupán a tudományág határait feszegeti, hanem a jövő meteorológiáját is új alapokra helyezheti, világosabb jövőképet adva az embereknek, akiket a szélsőséges időjárási események és a klímaváltozás fenyeget.