Învățarea automată revoluționează prognoza meteo, oferind predicții mai precise și mai detaliate. Modele precum rețelele neuronale recurente (RNN) și rețelele neuronale convoluționale (CNN) analizează volume masive de date istorice, inclusiv temperatură, umiditate, presiune și viteza vântului, pentru a identifica tipare complexe. Aceste modele pot procesa atât date spațiale, cât și temporale, esențiale pentru predicția vremii. Algoritmii de învățare automată sunt, de asemenea, utilizați pentru a îmbunătăți analiza imaginilor satelitare și a datelor radar, permițând urmărirea mai bună a evenimentelor meteorologice precum uraganele și furtunile. Acest lucru duce la avertizări mai timpurii despre dezastre naturale și îmbunătățește planificarea în diverse sectoare, de la agricultură la aviație.