现代天气预报依赖于庞大的数据收集网络。在增加高分辨率遥感器的基础上，可以进行更准确，更准确的天气预报，同时也带来了如何最有效地处理，理解和最大化所有数据的挑战。
传统上，天气预报的重点是开发复杂的动态数值模型，以实现更准确的预测。但是由于天气的不确定性以及某些模型缺陷(例如坐标内的兼容性)，该方法可能无法满足不同用例的要求。人工智能和数据驱动方法已开始发挥作用，以弥合差距。
自从80年代首次引入神经网络以来，人工智能在气象学上就并不陌生。近年来，随着AI模型在许多行业中的应用和动力不断增强，气象研究人员现在正在将该技术应用于卫星数据处理，临近预报，台风和极端天气预报以及其他业务和环境分析领域。
《地球与太空科学》杂志将AI技术确定为减少人类预报员的工作量，同时提供更准确和及时的预测的关键。美国国家海洋和大气管理局(NOAA)也表示，将AI和机器学习相结合可以显着提高极端天气(如雷暴和飓风)的预测能力。
Google是行业先驱。这项技术巨头于2019年12月提出了有关深度学习模型开发的新研究，以进行降水预测。该团队将预测视为图像到图像的转换问题，并利用了无处不在的UNET卷积神经网络的强大功能。U-Net具有一种网络体系结构，其中各层在编码阶段反复降低通过它们的图像的分辨率，并且在随后的解码阶段，将由编码阶段创建的图像的低维表示扩展回更高的分辨率。在测试中，拟议的系统优于三种常用模型：光流，持久性和NOAA的一小时HRRR数值预报临近预报。
大型公司也正在合作以顺应潮流。IBM于2015年收购了Weather Company。这两家公司结合了气象数据的技术和专业知识，形成了Atmospheric Forecasting System，该系统为全球客户提供个性化，可操作的见解。该系统使用机器学习模型提前72小时提供广泛的预测服务，包括与天气有关的停电预测。据说该系统是有史以来第一个在GPU加速的服务器上运行的全球运行天气模型，用于处理提高的分辨率和频繁的更新。