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기상청은 수많은 관측 자료를 이용하여 미래의 날씨를 예측한다. 인공위성은 구름의 움직임을 촬영하고, 바다 위의 관측 장비는 수온과 바람의 세기를 측정한다. 이렇게 모인 자료는 슈퍼컴퓨터에 입력된다. 전통적인 날씨 예측 프로그램은 공기의 온도, 압력, 습도 등이 시간에 따라 어떻게 변하는지를 나타낸 물리 법칙을 이용한다. 하지만 지구 전체의 공기 움직임을 완벽하게 계산하는 것은 어렵다. 작은 측정 오차가 시간이 지나면서 커질 수 있고, 모든 지역을 아주 좁은 간격으로 나누어 계산하려면 엄청난 시간이 필요하기 때문이다. 최근에는 인공지능을 날씨 예측에 활용하려는 연구도 이루어지고 있다. 인공지능은 과거의 수많은 기상 자료에서 반복되는 특징을 찾아 빠르게 예측할 수 있다. 예를 들어 특정한 구름의 배열과 바람의 방향이 나타난 뒤 폭우가 내린 사례를 여러 번 학습하면, 비슷한 상황에서 폭우가 발생할 가능성을 계산할 수 있다. 그러나 인공지능이 언제나 믿을 만한 것은 아니다. 과거에 거의 나타나지 않았던 기상 현상이나 기후 변화로 새롭게 나타난 상황에서는 충분한 학습 자료가 없을 수 있다. 또한 인공지능이 어떤 과정을 거쳐 결과를 내놓았는지 분명하게 설명하기 어려운 경우도 있다. 그래서 일부 과학자들은 두 방법 중 하나만 선택하기보다 함께 사용하는 방식을 연구한다. 먼저 물리 법칙을 이용해 가능한 날씨 변화를 계산하고, 인공지능으로 계산 속도를 높이거나 반복적으로 발생하는 오차를 보정하는 것이다. 이 방식도 완벽하지는 않지만, 각 방법의 장점을 이용하면서 단점을 줄일 가능성이 있다.