Kevin Topolskyבמהלך תהליך מהפך מדהים, תוכנת הלמידת מכונה מהפכת את תחזיית המזג אוויר, מבטיחה תחזיות מהירות ויעילות יותר לעלות המשוואות המסורתיות. מדענים וחוקרים ראו אבולוציה מהירה בשימוש בלמידת מכונה לתחזיות מזג אוויר, מתאוריות תיאורטיות עד לניסויים אופרטיביים שנערכו על ידי הסוכנויות המטיאורולוגיות המובילות בכל העולם.
גונבות הימים שהייתה מתכלית לסמוך אך על שימושים מסורתיים לתחזיות מזג האוויר. חברות ומעבדות מחקר בכל העולם, כולל מוסדות חשובים כמו אוניברסיטת וילנובה ואוניברסיטת אוקלהומה, מובילים את הפיתוח של מערכות מטאורולוגיות מתקדמות המבוססות על למידת מכונה. הביקוש לתחזיות מהירות ומדוייקות יותר גדל באופן משמעותי בכל המגזרים, ומדגיש את החשיבות הקריטית של דיוק בקבלת החלטות הנוגעות למזג אוויר.
עם הכנסת מודלים למדינה בעלי למידת מכונה כמו GraphCast של Google DeepMind, המוקד היה לשווי תופעות שהתבססו על נתונים במקום פתרון המשוואה המסורתי. האיזון הוא ביכולת של אלגוריתמים ע"י ניתוח של מאגרי נתונים היסטוריים רבים, אלה מאפשרים להם לתחזק תבניות במזג האוויר היכולים לחזות עתיד עם דיוק ויעילות ללא תקדים.
חוקרים שידרו מערכות למדינה כמו אורורה של מיקרוסופט, בשימוש בנתונים מטאורולוגיים היסטוריים נרחבים, היו גורם שימוש בנתונים באמצעות למידת מכונה מתקדמת כמו ChatGPT. על ידי אסוף את היכולות השליטה של למידת מכונה וניתוח נתונים גדולים, תחזיות מזג האוויר עוברות לתקופה חדשה של מהירות, דיוק ונגישות לציבור.
עם טכנולוגיות IA מתקדמות במקדמה של מטאורולוגיה, העתיד של תחזיית מזג האוויר אינו אחר אלא מבטיח תחזיות מדוייקות, זמניות ואמינות שיתראו לנפש ולתעשיות ברחבי העולם.
