हवेच्या क्लिष्ट स्वरूपामुळे हवामानाचा १०० टक्के अचूक अंदाज व्यक्त करणे हे एक मोठे आव्हान असते. हवामानाच्या अंदाजांमधील त्रुटी कमी करून अचूकता वाढवण्यासाठी आता एकसामायिक बहुप्रारूपांचा (एन्सेंबल्ड मॉडेल्स) वापर केला जात आहे. यामध्ये प्रत्येक प्रारूपाने तयार केलेले हवामानाचे अंदाज मिळवून त्यांत सुधारणा केली जाते आणि हे सुधारित अंदाज एकत्र करून एक सुयोग्य अंदाज तयार केला जातो. हे प्रारूपांचे एकत्रीकरण तंत्र (फ्युजन टेक्निक) प्रत्येक प्रारूपातील त्रुटी दूर करते. अशा प्रकारच्या हवामानाच्या अंदाजाला संभाव्य अंदाज (प्रोबॅबिलिस्टिक प्रेडिक्शन) म्हणतात. हवामानाच्या घटकांची निरीक्षणे विविध स्थळांवर व विविध कालावधीसाठी नोंदविली जातात. उपग्रह हे विविध प्रकारच्या हवामान नमुन्यांच्या प्रतिमा घेतात. जमिनीवरील स्थानके स्थानिक हवामानाच्या घटकांची निरीक्षणे नोंदवितात. रडार तंत्रज्ञान पावसाचा मार्ग दाखवते, ज्यामुळे वादळे व पावसाचे वितरण यांचा अंदाज घेता येतो. पृथ्वीच्या वातावरणाच्या वरच्या थरातील निरीक्षणे यंत्रणांनी सज्ज असलेले फुगे मिळवतात आणि हवामानावर परिणाम करणाऱ्या समुद्राच्या घटकांची निरीक्षणे हे पृष्ठभागावरील तरंगक घेतात. या सर्व निरीक्षणांच्या विदांचे विश्लेषण कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या आधारे संगणकामध्ये केले जाते. यामध्ये सर्व स्राोतांनी मिळवलेल्या विदांमधील विसंगती व चुका दूर केल्या जातात आणि विदा सुसंगत केली जाते. त्याआधारे हवामानाचा अचूक अंदाज तयार केला जातो. यामध्ये कालक्रमिका विश्लेषण तंत्रज्ञानाने (टाइमसेरीज अॅनालिसिस टेक्निक्स) हवामानाच्या विदांचे आकृतिबंध आणि कल (पॅटर्न्स अँड ट्रेंड्स) तपासले जातात. भविष्यातील हवामानाचा अंदाज तयार करण्यासाठी भूतकाळातील हवामानाच्या नोंदींच्या विदांचे विश्लेषण करण्यात यंत्राच्या स्वअध्ययनाची महत्त्वाची भूमिका असते. कृत्रिम बुद्धिमत्तेच्या साहाय्याने हवेच्या नमुन्यांचे विश्लेषण केले जाते. यंत्र शिक्षणाच्या गणनविधींद्वारे (मशिन लर्निंग अल्गोरिदम) प्रचंड प्रमाणातील विदांचेही सहजपणे व जलद विश्लेषण होते. मानवाला समजणार नाहीत असे हवामानाचे क्लिष्ट आकृतिबंध या गणनविधी अचूकपणे ओळखतात. कृत्रिम बुद्धिमत्तेची प्रारूपे हवेच्या घटकांचे परस्परांशी असणारे संबंधही जाणतात. याचा उपयोग हवामानातील दीर्घकालीन बदलांचा अंदाज घेण्यासाठी होतो आणि याआधारे तीव्र हवामानाचा अचूक अंदाजही वर्तवता येतो. हा अंदाज हवामान बदलांना तोंड देण्यासाठी कृषी आणि पर्यावरण क्षेत्रांना उपयुक्त ठरतो. अशा प्रकारे कृत्रिम बुद्धिमत्ता शाश्वत भविष्यासाठी उपयुक्त ठरणाऱ्या हवामानशास्त्राच्या विकासामध्ये महत्त्वाची भूमिका बजावत आहे.
