劍橋大學的一支研究團隊近期推出了名為Aardvark Weather的AI天氣預報系統，這一創新技術有望重塑天氣預測領域的面貌。相較于傳統方法，Aardvark Weather的計算速度實現了數十倍的提升，同時所需的計算資源僅為現有系統的千分之一，展現出極高的效率。
據TechSpot報道，Aardvark Weather采用單一的機器學習模型，取代了繁瑣的傳統天氣預報流程。僅需一臺普通臺式機，該系統便能整合來自衛星、氣象站等多種渠道的數據，并在幾分鐘內迅速生成全球及本地的天氣預報。這一突破性進展得益于艾倫?圖靈研究所、微軟研究院和歐洲中期天氣預報中心的支持。
劍橋大學工程系教授理查德?特納高度評價了Aardvark Weather的革命性意義：“它不僅顯著提升了預報速度，降低了成本，還擴大了適用范圍，并提高了準確性。”他強調，Aardvark的計算速度比以往所有方法都要快上數千倍。
盡管Aardvark Weather在處理數據時僅依賴現有系統的一小部分，但在多個關鍵指標上，其表現已經超越了美國國家GFS預報系統。其準確度甚至可以與美國國家氣象局的預測相媲美，而后者通常需要依賴多個模型和專家分析。
論文的第一作者、劍橋大學計算機科學與技術系的安娜?艾倫表示，Aardvark Weather的初步成果已經令人振奮。這種端到端的學習方法不僅適用于極端天氣如颶風、野火、龍卷風的預測，還可用于更廣泛的地球系統預報，包括空氣質量、海洋變化和海冰覆蓋等。
Aardvark Weather的最大亮點在于其靈活性和簡潔性。由于直接從數據中學習，該系統能夠迅速調整以適應特定行業或地區的需求。例如，它可以幫助非洲的農業部門預測氣溫，或為歐洲的可再生能源企業提供風力預報。相比之下，傳統天氣預報系統的調整往往需要耗費數年時間。
對于發展中國家而言，Aardvark Weather技術帶來了前所未有的機遇。這些地區往往缺乏專業人才和計算資源，而Aardvark能夠將天氣預報從依賴超級計算機轉變為在桌面電腦上完成，使先進的預測技術能夠惠及更多欠發達地區。
