L’ evoluzione è stata anche all’ interno del processo di risoluzione di calcoli numerici per prevedere al meglio la tipologia di meteo in quel luogo. Inoltre è stato sostituito il processo di previsione con un singolo modello di apprendimento automatico semplificato. Il modello Aardvark ha superato anche il sistema di previsione nazionale statunitense GFS e anche il National Weather Service. Questo perché con l’ implementazione dell’ AI i ricercatori sono riusciti ad ottenere delle previsioni più accurate rispetto a quelle fatte con i moderni sistemi.
Secondo varie ricerche, si è optato per un apprendimento end-to-end in modo da poter essere applicato a dei problemi legati alla previsione meteorologica come uragani, incendi e tornado. Essendo un sistema che lavora costantemente con dei dati in tempo reale, può essere applicato anche a questioni di previsione meteo personalizzata per ogni singolo luogo o per le industrie. Inoltre il sistema può essere di grande aiuto nelle zone in via di sviluppo in cui non ci sono molte possibilità a livello economico di calcoli avanzati. Il nuovo sistema è fondamentale per il futuro della previsione meteo grazie alle sue peculiarità e alle capacità che esso possiede.
Questo è solo l’ inizio di una serie di sperimentazioni per realizzare un sistema in grado di prevedere con certezza le caratteristiche meteorologiche insieme alla velocità di esecuzione.