2016年10月，芙蓉颱風侵襲日本久米島。它的中心氣壓為905百帕，達到日本史上最強等級，風速也高達每秒59.7公尺，狂風摧毀房屋、甚至折斷電線桿。2017年8月，哈維颶風重創美國南部，總雨量達1300公釐，創下美國有史以來最高紀錄，估計損失高達1750億美元。這些重大天災似乎都因全球氣候變遷，難以提早預防。
琉球大學學者伊藤康介分析26年來在太平洋西北部發生的652個颱風，圖表顯示每年預報資料與實際路徑的誤差持續變大。過去26年來颱風的數目增為三倍，形成速度越來越快。可能原因是全球暖化導致海水溫度上升，大量海水蒸發後進入大氣，水蒸氣成為生成颱風的能量來源。然而現有預報系統，很可能已跟不上颱風發展。
由於目前海面上沒有觀測點，無法精確測量水蒸氣的量，因此難以預報颱風發展。另外，既有的氣象預報方式，也可能因些微誤差，導致預報失準。日本氣象廳氣象研究院的專家瀨古弘研究北九州豪雨案例，發現水蒸氣估計值只增加5%，但雨量卻增為3倍。
為解決颱風預報失準的問題，氣象研究人員嘗試透過搭飛機，直接進入颱風內部觀測。名古屋大學坪木和久教授與研究團隊，利用「投落送」裝置進行觀測，以感應器測量風速和氣壓等資料，從颱風內部取得颱風系統的立體輪廓。
此外，結合大數據資料的氣象預報也有效提高準確度。這些資料包括在全球航行班機所測得的溫度、濕度和風力，智慧型手機所蒐集的氣壓資料、以及汽車雨刷所取得的降雨資料等。人工智慧消化這些資料後，都成為提高預報準確度的關鍵。
