AI-teknik förbättrar väderprognoser genom att analysera enorma mängder data snabbare och mer exakt än traditionella metoder. Modeller som Microsofts Aurora och Googles GenCast använder djupinlärning och grafnätverk för att förutsäga vädret, inklusive extrema väderhändelser, med högre precision och på kortare tid

Här är några detaljer om hur AI används för att förbättra väderprognoser:

Snabbare beräkningar:
AI-modeller, som Microsofts Aurora och Googles GenCast, kan generera prognoser på sekunder eller minuter, jämfört med timmar eller till och med dagar för traditionella metoder.

Förbättrad precision:
AI kan identifiera mönster och samband i stora mängder data som mänskliga meteorologer kanske missar, vilket leder till mer exakta prognoser, inklusive bättre förutsägelser av extremväder.

Ny teknik:
AI-modeller, som Googles GraphCast, använder grafnätverk för att modellera och förutsäga vädret, vilket gör det möjligt att analysera data som en grafstruktur.

Regionala modeller:
Forskare utvecklar även regionala AI-modeller, som en variant av GraphCast för Norden, som kan ge mer detaljerade prognoser för specifika områden.

Kombination med traditionella metoder:
AI-modeller förväntas inte helt ersätta traditionella vädermodeller, utan snarare komplettera dem. AI kan användas för att stödja och förbättra de resultat som erhålls från traditionella fysikbaserade modeller.

Mänsklig expertis behövs fortfarande:
Trots AI:s förmåga att bearbeta data snabbt, är mänsklig expertis fortfarande viktig för att tolka resultaten, identifiera avvikelser och kommunicera prognoser på ett effektivt sätt.

Exempel på AI-modeller och deras tillämpningar:

Microsoft Aurora:
En AI-modell som kan förutsäga luftkvalitet, tyfoner och andra väderfenomen med hög precision och snabbhet.

Google GenCast:
En AI-modell som kan ge detaljerade väderprognoser upp till 15 dagar framåt, och som är särskilt effektiv för att förutsäga extrema väderhändelser.

Googles GraphCast:
En AI-modell som använder grafnätverk för att förutsäga vädret. GenCast-modellen och koden är gratis och öppna för allmänheten just nu och genom att göra det är deras mål att bidra till att skydda människor och egendom i framtiden.

Aardvark Weather:
Ett AI-system som kan ge väderprognoser som är tiotals gånger mer exakta än traditionella metoder, samtidigt som det kräver tusentals gånger mindre datorkraft.

⇑ Källor

• Väderprognoseser med ai, Googling
• Mjukvarumetoder för meteorologiska applikationer, SMHI, (2024-10-30)
• Gencast, Google
• GraphCast: AI model for faster and more accurate global weather forecasting, Deepmind (2023-11-14)
• GenCast predicts weather and the risks of extreme conditions with state-of-the-art accuracy, Deepmind
  (2024-12-04)
• Väder- och klimatprognoser med AI, Klimatfakta (2023-11-26)
• AI4PEX - AI för bättre klimatmodellering, SMHI (2025-03-07)
• AI för klimatet, RISE