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剑桥大学的研究人员开发了一种名为 Aardvark Weather 的人工智能天气预报工具，预计将彻底改变当前的天气预测方式。与传统方法相比，这套系统不仅运行速度快几十倍，而且消耗的计算资源仅为传统系统的千分之一。同时，Aardvark Weather 得到了艾伦・图灵研究所、微软研究院以及欧洲中期天气预报中心的支持。

TechSpot 报道称，这一系统借助单一机器学习模型简化了传统的天气预报步骤。普通家用电脑即可处理来自卫星和气象站等多种来源的数据，并在短时间内完成全球及区域范围内的天气预测。

剑桥大学工程系的理查德・特纳教授提到，Aardvark 提高了天气预报的效率、经济性和准确性。他补充说，Aardvark 的运算速度比现有技术快了几千倍。

尽管 Aardvark 使用的数据量远少于传统系统，但在多项关键指标上，它的表现已超过美国国家 GFS 预报系统，并达到接近美国国家气象局的精度水平。后者通常依赖多个模型和专家协作。

论文第一作者、剑桥大学计算机科学与技术系的安娜・艾伦认为，这只是 Aardvark 的起点。这种端到端的学习方法不仅能预测极端天气现象，例如飓风、野火和龙卷风，还能够为更广范围的地球系统提供预报服务，包括空气质量、海洋动态以及海冰覆盖情况。

图灵汇了解到，Aardvark 的最大优势在于灵活性和简洁性。它能直接从数据中学习，快速响应特定行业或地区的特殊需求，比如为非洲农业提供温度预测，或为欧洲能源企业提供风速预报。相比之下，传统天气预报系统通常需要较长时间才能完成类似的调整。

这项技术可能改善发展中国家的天气预测状况。由于这些地区通常缺少专业人才和高性能设备，Aardvark 能够将复杂天气预测从大型超级计算机转移至普通台式机，使更多欠发达地区受益于先进预报技术。

展望未来，Aardvark 将在提升天气预报能力方面发挥重要作用。特纳教授表示，这一模型有望将准确的天气预测时间延长至 8 天，比现有系统多出三天。