天氣預報非常困難，想要達到完全準確並即時的預報在技術上更是難以實現，不過，在近年來，有專家建議通過 AI 機器人學習來提升氣象預報的能力。美國科技巨頭谷歌 (GOOGL-US) 就在一項新研究報告中表示，有能力實現「近乎即時」的天氣預報。

儘管這項作業尚處於早期階段，並未集成到任何商業系統中，但初階段的研究結果顯示似乎很有希望達成及時的天氣預報。

谷歌的研究人員在報告中表示，他們能夠通過僅僅數分鐘的運算，以 1 公里的分辨率提前 6 小時生成準確的天氣預測。

與現有技術相比，這將是一大進步，如今科學家們需要數小時運算來生成預測數據，並需要更多的時間生成更複雜的數據。

研究人員表示，快速的天氣預測將成為「有效適應氣候變化，特別是極端天氣所需的基本工具。」在一個由難以預測天氣模式的世界中，短期預測對於危機的處理至關重要，有助於減少生命和財產損失。

與傳統的預測技術相比，谷歌的方法最大的優勢是速度，該公司研究人員將他們的工作與兩種現有方法進行了比較，分別是光流 (OF) 預測 (用於觀察雲一樣的運動現象）和模擬預測 (基於物理學的詳細天氣系統模擬）。

舊有的方法，尤其是基於物理學的模擬，主要問題在於運算量非常大。舉例來說，美國聯邦機構為天氣預報所做的模擬，每天必須處理多達 100 TB 的氣象站數據，並且要花費數小時才能在超級電腦上運行。

谷歌軟體工程師 Jason Hickey 表示：「如果要花費 6 個小時來運算天氣預測，那麼每天只能運行 3-4 次，並且將限制我們對當前情況的了解。」

相較之下，谷歌可以在幾分鐘內產生預測結果，因為該公司不嘗試對複雜的天氣系統進行建模，而是對簡單的雷達數據進行預測以作為降雨的判斷。

谷歌的研究人員使用美國國家海洋和大氣管理局 (NOAA) 在 2017 年至 2019 年間，於美國地區收集的歷史雷達數據來創建 AI 模型，結果顯示，此項預測模型優於現有的預測方法，目前來看，通過 AI 機器人學，在天氣預報中進行快速的短期預測，並使用其他模型來進行更長的預測可以說是最佳的選擇。

儘管 AI 對天氣預報真正帶來全面影響尚未顯現，但許多企業也已經開始進行相關領域的研究，其中也包括 IBM 和 Monsanto。隨著氣候變化日益加劇，快速的天氣預測能力將變得越來越重要。