微軟研究院攜手劍橋大學及艾倫·圖靈研究所，近期共同研發了一款名為Aardvark Weather的人工智能天氣預測系統，該系統以深度學習為核心，摒棄了傳統天氣預測中依賴超級計算機進行復雜物理模擬的方式，實現了對未來天氣的精準預測。

Aardvark Weather系統并不依賴美國全球預測系統（GFS）等傳統數值模型，而是完全轉向了深度學習技術。通過對歷史及實時觀測數據的深入分析，該系統能夠以極低的計算成本生成高精度的天氣預測結果。研究人員指出，相較于傳統方法，Aardvark Weather的預測速度提升了數十倍，而計算資源的消耗則降低到了傳統方法的千分之一。

傳統天氣預報模型往往需要超級計算機的支持，這在一定程度上限制了其應用場景，通常只在擁有豐富資源的氣象機構中才能得到應用。而Aardvark Weather則能夠在標準臺式機上運行，這無疑大大降低了技術門檻，使得更多地區，尤其是缺乏高性能計算基礎設施的發展中國家和偏遠地區，也能夠享受到先進的天氣預測服務。

谷歌DeepMind團隊此前也曾涉足AI天氣預報領域，并于2024年12月推出了名為GenCast的系統。該系統能夠在8分鐘內生成15天的集合預報，并在基準測試中表現出色，97.2%的場景中優于傳統模型，成為當前備受信賴的AI預報工具之一。然而，與GenCast不同，微軟Aardvark Weather則更加專注于超本地化的短期天氣預報。

Aardvark Weather的AI模型能夠每兩分鐘更新一次降水預測，同時結合雷達和衛星數據，為用戶提供高精度的即時天氣信息。這一特性使得該系統在應對突發天氣變化時，能夠為用戶提供更加及時、準確的預報服務。