د فزیک پر بنسټ تقلیدي د پیش‌ګوۍ ماډلونه لا تر اوسه د سختو هوايي پېښو په وړاندې‌جوینې کې له artificial intelligence څخه غوره prestasiشنګ ښيي [1].

دا توپارت د بیړنیو اقداماتو په چمتووالي کې یوه kritikal خلا په ګڼي، ځکه چې د نادرهایو او لوړ اغیز لرونکو نمونونو د پیش‌ګوۍ په نشتوالي کې AI کولی شي د disaster response یا د disaster ځواب ورکولو په لاره کې خنډ شي. په عین حال کې، د کاري قوه کې د AI ګړندي ځای پر ځای کول د پیل-کچې مسلکي کسانو لپاره د پام وړ ناثاباتي رامنځه کوي.

د Fast Company لخوا ذکر شویو څیړونکو ویل چې AI ماډلونه ډیری وخت تر ټولو سختې هوايي پېښې نه پیژني [1]. که څه هم AI کولی شي د معلوماتو لوی مقدارونه په چټکۍ سره پروسس کړي، مګر هغه د فزیک له بنسټیزې پوهې څخه خالي دی چې تقلیدي ماډلونه یې د anomlies یا غیر عادي حالاتو د پیژندلو لپاره کاروي. دا تقلیدي سیسټمونه د نړۍ د تر ټولو خطرناکې طوفانو او تودوخو څپو (heatwaves) د پیش‌ګوۍ لپاره لا هم ډیر باوري وسیله پاتې دي [1].

سره له دې چې په ساینس کې دا محدودیتونه شته، AI په ګړندۍ توګه نړیوال اقتصاد بدلوي. د World Economic Forum په relatório کې ویل شوي چې په ټوله نړۍ کې 37% ځوان کارکوونکي داسې دندې لري چې د AI د لخوا د disruption یا ګډوډۍ متوسط څخه تر لوړ خطر ته معرض دي [2]. دا بدلون وړاندیز کوي چې که څه هم AI شاید لا تر اوسه د hurricane یا طوفان د پیش‌ګوۍ وړتیا نالري، مګر دا د لومړنیو مسلکي رولونو د اتوماتیک کولو وړتیا لرلې ده [2].

د دې خلاګونو د پوره کولو لپاره هڅې روانې دي. یو شراکت چې پکې NASA، پوهنځونه او بیمه کونکي شامل دي، د risk forecasting یا د خطرونو د پیش‌ګوۍ د ښه کولو لپاره کار کوي [3]. د دې مبادره هدف د دې اصلاح کول دي چې څنګه د اقلیم riskونه اندازه کیږي، ترڅو احتمالا AI په اغیزمنه توګه له موجوده فزیکي معلوماتو سره یو ځای کړي او د زیربناوو او ژوند ښه защита وکړي [3].

د کاري بازار پر اغیز په اړه World Economic Forum ویلي چې، "په ټوله نړۍ کې 37% ځوان کارکوونکي په داسې رولونو کې دي چې د AI د لخوا د disruption متوسط څخه تر لوړ معرضیت لري" [2].

“د فزیک پر بنسټ تقلیدي ماډلونه لا تر اوسه د سختو هوايي پېښو د پیش‌ګوۍ په برخه کې له AI څخه غوره دي.”

د سختو هوايي حالاتو سره د AI مبارزه او د کاري بازارونو په ګډوډولو کې یې بریالیتوب د دې ټیکنالوژۍ په اوسنی حالت کې یو paradox یا تناقض ښيي. AI د موجوده معلوماتو پر بنسټ د نمونې په پیژندلو کې تکړه دی، مګر کله چې د 'black swan' یا غیر متوقع پېښو سره مخ کیږي چې له نورمال حالت څخه جلا وي، نو ناکام کیږي. د نړیوال کاري قوه لپاره، معنی یې دا ده چې اتوماتیک کول د هغو باوري AI-driven خوندور سیسټمونو څخه ډیر ګړندي رارسیدلي چې د اقلیم د زیاتیدونکو катастроفي پېښو د کمولو لپاره اړین دي.