极端天气事件正变得越来越频繁和强烈。研究人员正在寻找更快速、准确的预测方法，而AI带来了新的可能性。
今年5月，微软发布了天气预测工具Aurora。参与Aurora项目的微软研究员Paris Perdikaris表示："这些AI工具擅长识别模式。"
为训练Aurora，微软提供了超过100万小时的气候数据，总量约为最新GPT模型的16倍。Aurora现可以比传统方式快5000倍地预测未来5天全球空气污染情况和10天天气情况。
The Weather Company与英伟达合作后，更强大的算力使AI预测运算更快，结果更准确详细。
维朗诺瓦大学的团队专注于风暴预测。他们的模型通过识别风暴规模和形状来判断其影响力，如是否会形成龙卷风或冰雹。在机器学习帮助下，预警时间从原本的发生前15分钟提前到1小时。
"速度"是AI工具最显著的优势。传统的大气环流模式(GCM)需要大量气候数据和超级计算机，耗时耗能。相比之下，新的AI天气预测工具可能在笔记本电脑上运行，但准确度仍待观察。
微软表示，Aurora将在未来几个月向公众开放。Perdikaris预测，AI可能在未来2-5年融入气象工作流程。
Google DeepMind的新模型"NeuralGCM"采用综合方法。它在1-10天的气候预测上比纯机器学习模型和当前使用的一些模型更准确。NeuralGCM融合了AI和传统流体动力学计算，可在保持预测准确度的同时大幅减少算力需求。
奥克拉荷马大学气象学助理教授Aaron Hill认为，这类AI工具最有意义的地方在于减少算力负担，有潜力搭建和运算长期、大规模的气候模型。
在气候危机下，除气象预测机构外，大宗商品交易商、农业规划业和保险业都愿意为更快更准确的天气预测模型买单，这个领域正在快速发展。