剑桥大学研究团队开发的AI天气预报系统Aardvark Weather有望彻底改变传统天气预测方式。该系统不仅计算速度比现有方法快数十倍，而且仅需当前系统千分之一的计算资源。这一创新技术已获得艾伦·图灵研究所、微软研究院和欧洲中期天气预报中心等权威机构的支持。
据外媒报道，Aardvark Weather通过单一机器学习模型取代传统复杂的天气预报流程。该系统仅需一台普通台式机即可处理来自卫星和气象站的海量数据，并在短短几分钟内生成全球及本地化的精准天气预报。
剑桥大学工程系教授理查德·特纳表示：”Aardvark Weather的出现使天气预报变得更快、更经济、更精确且适用性更强。其计算速度比传统方法快数千倍，堪称气象领域的一项革命性突破。”
尽管Aardvark仅使用现有系统数据的一小部分，但其准确度已超越美国国家GFS预报系统，并与美国国家气象局的预测水平相媲美。传统天气预报通常需要多个模型和专家分析，而Aardvark凭借其创新算法实现了更高效的预测。
论文第一作者、剑桥大学计算机科学与技术系的安娜·艾伦指出，这只是AardvarkWeather初步成果。这种端到端的学习方法可广泛应用于飓风、野火、龙卷风等极端天气事件的预测，并可用于更全面的地球系统预报，例如空气质量监测、海洋变化研究和海冰覆盖分析。
Aardvark的核心优势在于其灵活性和简洁性。由于直接从数据中学习，它可以快速适应特定行业或地区的需求，例如帮助非洲农民预测气温变化，或为欧洲可再生能源企业提供精准的风力预报服务。与传统系统相比，这种调整过程更加高效。
这一技术有望革新发展中国家的天气预报方式。由于这些地区通常缺乏专业人才和计算资源，Aardvark能够将复杂的天气预测从超级计算机转移到桌面电脑上运行，使先进的气象预测技术惠及更多欠发达地区。
展望未来，AardvarkWeather还有更大的发展潜力。研究人员表示，该系统有望在未来扩展至8天的预报范围，为全球天气预警和气候变化研究提供更有力的支持。
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