目前，天气预报来自地球上最强大的计算机。通过大量的计算来求解方程，以预测雨、雪和其他天气事件。天气预报对速度和准确度的综合需求，即使是最现代化的计算机也勉为其难。

未来可能会采取完全不同的方式。华盛顿大学和微软研究所的一项合作表明，人工智能如何能够分析过去的天气模式来预测未来的事件，比现在的技术更有效、更准确。

根据今年夏天发表在《模拟地球系统进展杂志》上的一篇论文，这个简单的基于数据的人工智能模型可以更快地模拟全球一年的天气。

韦恩说：“ 利用过去天气数据训练，人工智能算法能够计算出不同变量之间的关系，而这些关系是物理方程无法解决的。我们可以使用更少的变量，创建一个速度更快的模型。”

AI model shows promise to generate faster, more accurate weather forecasts

https://www.sciencedaily.com/releases/2020/12/201215142218.htm

1. Jonathan A. Weyn, Dale R. Durran, Rich Caruana. Improving Data‐Driven Global Weather Prediction Using Deep Convolutional Neural Networks on a Cubed Sphere. Journal of Advances in Modeling Earth Systems, 2020; 12 (9) DOI: 10.1029/2020MS002109