谷歌AI天气预报取得“里程碑式”进展

　　参考消息网12月8日报道 据英国《金融时报》网站12月4日报道，谷歌旗下“深层思维”公司发布一款人工智能（AI）天气预报模型，其在预测未来15日天气方面的表现优于传统天气预报，还能更好地预测极端天气事件。

　　这款被称为GenCast的工具通过计算多种天气状况的可能性来准确预测从风力发电到热带气旋运动的各种趋势。

　　在利用AI预测天气这一迅速取得进展的领域，GenCast的概率技术是一块新里程碑。越来越多的大型传统天气预报机构开始采用AI预测法。

　　“深层思维”公司的研究员伊兰·普赖斯说：“这标志着用于预测天气的AI的发展出现了拐点，目前最先进的原始预测结果来自机器学习模型。GenCast可以与现有天气预报系统结合，提供宝贵的见解，帮助决策者更好地了解可能发生的天气事件，并做好应对准备。”

　　与以前的机器学习模型相比，GenCast的新颖之处在于，它使用了所谓的“集合”预测技术，能产生多个不同结果。开发者用欧洲中期天气预报中心（ECMWF）提供的40年数据训练了GenCast。

　　英国《自然》周刊周三发表的一篇论文称，在1320个变量（如温度、风速和湿度）中，GenCast在其中97.2%的变量上的预报表现优于ECMWF的未来15日天气预报。

　　与“深层思维”公司去年11月推出的突破性模型GraphCast相比，GenCast的预测结果在准确性和范围方面都有了进一步提升。GraphCast在大约90%的指标上的表现优于ECMWF的未来3至10日天气预报。

　　常规预报手段需要依赖巨大的算力来处理源自大气物理学的公式。AI预报模型往往速度更快，且效率可能更高。GenCast可以在短短8分钟内生成预测结果，而传统天气预报则需要数小时。

　　研究人员说，可以进一步改进GenCast模型的某些方面，比如预测大风暴强度的能力。此外，其数据的分辨率可能被提高，以匹配ECMWF今年做出的升级。

　　ECMWF表示，已将GenCast方法的“关键组件”集成进自己的AI预报系统，今年6月就已经开始进行现场“集合”预测。

　　ECMWF还说，支撑GenCast的创新性机器学习机制仍需在极端天气事件中接受测试。

　　GenCast的发展将进一步加剧有关AI在预报领域的应用范围的争论。许多科学家倾向于使用混合技术来达成某些目的。

　　今年7月，谷歌推出了NeuralGCM模型。该模型结合了机器学习和传统物理学，在长期预报和气候趋势预测方面的表现要比单独使用AI更好。

　　ECMWF称：“围绕如何在物理学预报系统和机器学习预报系统之间达到最佳平衡，存在一些悬而未决的问题和探讨。包括我们在内的大量科学界人士正在积极探索这一点。”

　　英国气象局负责AI事务的首席预报员史蒂文·拉姆斯代尔说，该机构正在研究如何将这些“激动人心的”进展应用到自己的AI预报模型中。

　　他还说：“我们认为，最大的价值来自混合方法，即将人类评估、基于物理学的传统模型与基于AI的天气预报结合起来。”（编译/胡广和）