यह शोधपत्र दर्शाता है कि यद्यपि AI-आधारित मौसम पूर्वानुमान मॉडल पारंपरिक संख्यात्मक मौसम पूर्वानुमान प्रणालियों से बेहतर प्रदर्शन करते हैं, फिर भी अभूतपूर्व चरम मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी करने में उनकी सीमाएँ हैं। यूरोपियन सेंटर फॉर मीडियम-रेंज वेदर फोरकास्ट्स का हाई-रिज़ॉल्यूशन फोरकास्टिंग मॉडल (HRES) रिकॉर्ड तोड़ चरम मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी करने में ग्राफकास्ट, पंगु-वेदर और फूक्सी सहित अत्याधुनिक AI मॉडलों से लगातार बेहतर प्रदर्शन करता है। AI मॉडल, HRES मॉडल की तुलना में रिकॉर्ड तोड़ हीटवेव, कोल्डवेव और तेज़ हवाओं के लिए बड़ी भविष्यवाणी त्रुटियाँ प्रदर्शित करते हैं, और रिकॉर्ड तोड़ने वाली घटनाओं की संख्या के साथ उनकी त्रुटियाँ बढ़ती जाती हैं। विशेष रूप से, वे रिकॉर्ड तोड़ने वाली हीटवेव को कम और रिकॉर्ड तोड़ने वाली कोल्डवेव को ज़्यादा आंकते हैं। इसलिए, AI मौसम मॉडल में प्रशिक्षण डेटा डोमेन से परे एक्सट्रपलेशन करने और संभावित रूप से प्रभावशाली रिकॉर्ड तोड़ने वाली मौसम की घटनाओं की भविष्यवाणी करने की सीमाएँ हैं। AI मॉडल का उपयोग केवल उच्च-जोखिम वाले अनुप्रयोगों जैसे कि प्रारंभिक चेतावनी प्रणालियों और आपदा प्रबंधन के लिए करने से पहले अधिक कठोर सत्यापन और विकास की आवश्यकता है।
