Aardvark Weather 是一款基于人工智能的系统，它有望显著提高天气预报能力，其预报速度比当前方法快几十倍，同时对计算资源的要求却只有当前方法的几千分之一。该系统由剑桥大学的研究人员在艾伦图灵研究所、微软研究院和欧洲中期天气预报中心的支持下开发。

現代預測系統的速度和效率至關重要，因為傳統方法依賴強大的超級電腦和龐大的專家團隊，通常需要幾個小時才能做出預測。

华为、Google和微软等科技巨头最近的创新表明，人工智能可以显著改善预测过程的某些方面，包括数值求解器，这些求解器在天气预报中至关重要，因为它们可以模拟大气条件随时间的变化。这些公司通过将人工智能集成到这些求解器中，实现了更快、更准确的预测。

舉個例子，Google一直在開發天氣預報的人工智慧模型，目前正在向其企業雲端客戶推銷兩種模型。這些模型由Google DeepMind 開發，利用歷史天氣資料提早10 到15 天預測未來天氣狀況。

Aardvark 代表了一項重大進步，它用單一、精簡的機器學習模型取代了傳統的預測過程。它使用標準桌上型計算機，可以處理來自各種來源（包括衛星和氣象站）的數據，在幾分鐘內產生全球和本地預報。

「Aardvark 重新構想了當前的天氣預報方法，有可能使天氣預報比以往更快、更便宜、更靈活、更準確，」領導這項研究的劍橋大學工程系教授理查德·特納(Richard Turner)解釋說。 “Aardvark 比所有以前的天氣預報方法快數千倍。”

儘管Aardvark 僅使用了現有系統所用數據的一小部分，但它在幾個關鍵指標上都超越了美國國家GFS 預報系統，並且與通常涉及多個模型和專家分析的國家氣象局的預報仍具有競爭力。

「這些結果只是Aardvark 可以實現的開始，」第一作者、劍橋大學計算機科學與技術系的Anna Allen 指出。她表示，端到端學習方法可以輕鬆應用於其他天氣預報問題，例如颶風、野火和龍捲風。它還可以用於更廣泛的地球系統預報，包括空氣品質、海洋動力學和海冰預測。

Aardvark 最有趣的方面之一是它的靈活性和簡單的設計。由於它直接從數據中學習，因此可以快速調整以產生針對特定行業或地點的客製化預測，無論是預測支持非洲農業的氣溫還是預測歐洲可再生能源公司的風況。這與傳統系統形成了鮮明對比，傳統系統需要大型團隊花費數年時間進行客製化。

這種能力有可能改變發展中國家的天氣預報，因為發展中國家缺乏專業知識和運算資源。艾倫圖靈研究所的斯科特·霍斯金博士說：“通過將天氣預報從超級計算機轉移到台式計算機，我們可以實現預報的民主化，讓這些強大的技術可供世界各地的發展中國家和數據稀缺地區使用。”

Aardvark 預計將在擴大天氣預報範圍方面發揮重要作用。 Turner 提到，該模型最終可以準確預測八天的天氣預報，比現有模型的能力高出三天。這項進步，加上Aardvark 的適應性和效率，使其成為氣象學領域的一股變革力量。

Aardvark 的下一步計劃包括在艾倫圖靈研究所內組建一個新團隊，探索在全球南部部署這項技術，並將其融入更廣泛的環境預測計劃中。