3 月 23 日消息，劍橋大學研究團隊開發的 AI 天氣預報系統 Aardvark Weather 有望徹底改變天氣預測方式，其計算速度比現有方法快數十倍，同時計算資源需求僅為當前系統的千分之一。該系統還獲得了艾倫?圖靈研究所、微軟研究院和歐洲中期天氣預報中心的支持。

據外媒 TechSpot 今日報道，該系統通過單一的機器學習模型取代傳統天氣預報流程，僅需一臺普通臺式機就能處理來自衛星和氣象站等多種來源的數據，在短短幾分鐘內生成全球和本地天氣預報。

“ Aardvark 徹底改變了天氣預測方式，使預報變得更快、成本更低、適用性更廣且更加精準。”劍橋大學工程系教授理查德?特納表示，“ Aardvark 的計算速度比以往所有方法快上數千倍。”

盡管 Aardvark 僅依賴現有系統數據的一小部分，但在多個關鍵指標上已超越美國國家 GFS 預報系統，其準確度也可與美國國家氣象局的預測媲美 —— 后者往往需要多個模型和專家分析。

論文第一作者、劍橋大學計算機科學與技術系的安娜?艾倫表示，這只是 Aardvark 的初步成果。這種端到端的學習方法可廣泛應用于颶風、野火、龍卷風等極端天氣的預測，還能用于更全面的地球系統預報，如空氣質量、海洋變化和海冰覆蓋。

IT之家獲悉，Aardvark 的最大優勢在于靈活性和簡潔性。由于它直接從數據中學習，因此能夠快速調整，以適應特定行業或地區的需求，例如幫助非洲農業預測氣溫，或為歐洲可再生能源企業提供風力預報。相比之下，傳統天氣預報系統往往需要耗費多年才能進行調整。

這一技術有望改變發展中國家的天氣預測方式。由于這些地區缺乏專業人才和計算資源，Aardvark 能夠將天氣預報從超級計算機轉移到桌面電腦，使先進的預測技術惠及更多欠發達地區。

Aardvark 未來還將在擴展天氣預報能力方面發揮重要作用。特納提到，該模型未來有望將天氣預報的準確預測范圍提升至 8 天，比現有模型多出 3 天。