微軟研究院攜手劍橋大學(xué)及艾倫·圖靈研究所，近期共同研發(fā)了一款名為Aardvark Weather的人工智能天氣預(yù)測系統(tǒng)，該系統(tǒng)以深度學(xué)習(xí)為核心，摒棄了傳統(tǒng)天氣預(yù)測中依賴超級計算機進行復(fù)雜物理模擬的方式，實現(xiàn)了對未來天氣的精準(zhǔn)預(yù)測。

Aardvark Weather系統(tǒng)并不依賴美國全球預(yù)測系統(tǒng)（GFS）等傳統(tǒng)數(shù)值模型，而是完全轉(zhuǎn)向了深度學(xué)習(xí)技術(shù)。通過對歷史及實時觀測數(shù)據(jù)的深入分析，該系統(tǒng)能夠以極低的計算成本生成高精度的天氣預(yù)測結(jié)果。研究人員指出，相較于傳統(tǒng)方法，Aardvark Weather的預(yù)測速度提升了數(shù)十倍，而計算資源的消耗則降低到了傳統(tǒng)方法的千分之一。

傳統(tǒng)天氣預(yù)報模型往往需要超級計算機的支持，這在一定程度上限制了其應(yīng)用場景，通常只在擁有豐富資源的氣象機構(gòu)中才能得到應(yīng)用。而Aardvark Weather則能夠在標(biāo)準(zhǔn)臺式機上運行，這無疑大大降低了技術(shù)門檻，使得更多地區(qū)，尤其是缺乏高性能計算基礎(chǔ)設(shè)施的發(fā)展中國家和偏遠地區(qū)，也能夠享受到先進的天氣預(yù)測服務(wù)。

谷歌DeepMind團隊此前也曾涉足AI天氣預(yù)報領(lǐng)域，并于2024年12月推出了名為GenCast的系統(tǒng)。該系統(tǒng)能夠在8分鐘內(nèi)生成15天的集合預(yù)報，并在基準(zhǔn)測試中表現(xiàn)出色，97.2%的場景中優(yōu)于傳統(tǒng)模型，成為當(dāng)前備受信賴的AI預(yù)報工具之一。然而，與GenCast不同，微軟Aardvark Weather則更加專注于超本地化的短期天氣預(yù)報。

Aardvark Weather的AI模型能夠每兩分鐘更新一次降水預(yù)測，同時結(jié)合雷達和衛(wèi)星數(shù)據(jù)，為用戶提供高精度的即時天氣信息。這一特性使得該系統(tǒng)在應(yīng)對突發(fā)天氣變化時，能夠為用戶提供更加及時、準(zhǔn)確的預(yù)報服務(wù)。