划重点
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谷歌DeepMind发布的AI天气预报模型GraphCast AI又快又准确，首次超越了传统的预测方法。
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在1380项指标中，GraphCast AI在90%的指标上优于ECMWF的系统。
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GraphCast AI在谷歌TPU v4云计算机上运行，1分钟内就可以生成10天内的天气预报。
科技新闻讯 在预测全球未来10天的天气状况方面，人工智能（AI）首次超越了传统的预测方法。谷歌DeepMind周二发表在《科学》杂志上的论文中表示，其AI模型GraphCast AI“标志着天气预报领域出现了拐点”。
目前，世界最先进的天气预测系统是欧洲中期天气预报中心（ECMWF）运营的系统（提前3至10天）。但一项广泛的评估表明，GraphCast AI比该系统更准确。在1380项指标中，它在90%的指标上优于ECMWF的系统，这些指标包括温度、压力、风速、风向以及不同大气水平的湿度等。
ECMWF机器学习协调员马修钱特里（Matthew Chantry）表示，气象学领域AI系统取得的进展“比我们两年前的预期快得多，也更令人印象深刻”。该机构一直在使用华为、英伟达和DeepMind的人工智能模型，以及自己的综合预测系统进行实时天气预测。
钱特里赞同DeepMind的说法，即其系统是最准确的。他说：“我们发现GraphCast AI始终比其他机器学习模型表现更好，而且在许多方面，它比我们自己的预测系统更准确。”
GraphCast AI使用了一种被称为图形神经网络的机器学习架构，该架构从过去40多年的ECMWF数据中学习天气系统如何在全球范围内发展和变化。
ECMWF预报的输入数据是当前时间和6小时前全球的大气状态，由ECMWF从全球天气观测中收集而成。GraphCast AI在一台谷歌TPU v4云计算机上运行，在1分钟内就可以生成10天内的天气预报。
与这种数据衍生的“黑匣子”方法不同，ECMWF和世界各国气象局使用的传统方法，即数值天气预报，使用超级计算机根据大气物理学的科学知识来计算方程，这是一个需要耗费几个小时的能源密集型过程。
钱特里说：“GraphCast AI一旦训练好，操作起来就非常便宜。就能源消耗而言，可能会便宜1000倍。这是一个奇迹般的进步。”
钱特里表示，ECMWF的下一步将是建立自己的人工智能模型，并考虑将其与数值天气预报系统相结合。他说：“我们可以将对物理学的理解注入这些机器学习系统中，这些系统可能看起来像黑盒子。”
英国国家气象局上月宣布与英国人工智能研究中心艾伦图灵研究所合作，开发自己的天气预报图形神经网络，并将其纳入现有的超级计算机基础设施。
英国气象局科学主任西蒙沃斯珀（Simon Vosper）指出，在预测时需要考虑气候变化。他说：“如果基于人工智能的系统只在以前的天气条件下接受过‘训练’，那么这些系统是否能够捕捉到新的极端情况尚不得而知。”
但沃斯珀补充说：“我们的目标是在使用我们基于大气物理的传统计算机模型的同时，要充分利用人工智能带来的好处。我们相信，在一个急剧变化的时代，这种技术的融合将提供最强大、最详细的天气预报。”（文/金鹿）
