AI技术在天气预报领域取得了重大突破。最新研发的深度学习天气预报模型在准确率上超越了传统的数值天气预报模型，同时计算效率提升了数千倍。
这一突破使得天气预报能够更快、更准确地预测极端天气事件，为防灾减灾提供更有力的支持。
气象专家认为，AI天气预报技术将在未来几年内成为主流，彻底改变天气预报的方式。
AI天气预报模型的核心代表是Google DeepMind开发的GraphCast模型。该模型基于图神经网络架构，通过学习40多年的全球气象再分析数据，能够直接从当前大气状态预测未来的天气变化。GraphCast在10天预报中的准确率超过了欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的传统数值模型。
在计算效率方面，传统数值天气预报需要在超级计算机上运行数小时，而GraphCast在单个GPU上仅需不到1分钟即可完成同等精度的预报。这种效率优势使得更频繁的预报更新成为可能，对于追踪快速变化的天气系统（如台风路径）尤为重要。
AI天气预报在极端天气预测方面也展现出优势。最新研究表明，AI模型能够比传统方法更早地预测热浪、暴雨等极端天气事件的到来，为防灾减灾争取更充足的准备时间。
不过，AI天气预报也存在局限性，如对局部小尺度天气现象的预测精度仍有待提高，且模型的可解释性不足，预报员难以理解AI做出特定预测的原因。