“一分钟内完成全球多日天气预报” AI建模或掀起气象预测革命

　　据法新社9月10日报道，在将美国国家航空航天局(NASA)有关气候和环境的大量数据转移到连接超级计算机的服务器上后，瑞士研究人员认为，人工智能(AI)建模或将给预报系统带来一场真正的革命。

　　AI模型正越来越多地被用于天气预报和气候预测，以及自然灾害的早期预警。

　　长远来看，AI能够以极快速度，从现有数据中识别出以往难以察觉的规律，提前预警各类灾害，例如上月造成数千人死亡或失踪的尼泊尔洪水灾难。

　　但训练这类AI模型，需要海量高质量的气候与地球观测数据，同时还要极强的算力。

　　苏黎世联邦理工学院的研究人员表示，他们已经确信拥有这两种资源。团队将约100拍字节的NASA公开数据转移到与“阿尔卑斯”超级计算机位于同一栋楼的服务器集群。“阿尔卑斯”超级计算机是世界上最强大的超级计算机之一。

　　“这是一个绝佳的科学机遇。”苏黎世联邦理工学院数字物理学教授、位于瑞士南部卢加诺的瑞士国家超级计算中心主任托马斯·舒尔特斯欣喜地说。

　　在一排排安置“阿尔卑斯”超级计算机的机柜前，他为能够直接使用与这台机器相连的NASA气候数据而感到欣喜。

　　“这确实让科学家能够做我们以前甚至无法想象的事情。”他对法新社说。

　　苏黎世联邦理工学院气候物理学教授、气候系统建模中心主任雷托·克努蒂回顾说，复制约60亿份文件花了大约一年时间。

　　这相当于约2000万部高清电影长片的容量，接近普通计算机存储容量的100万倍。

　　这些数据现在被用于训练和开发能够加速并扩展天气预报和气候预测的AI模型。克努蒂表示：“本质上，数据就是一切的关键。下一步工作就是解读这些海量数据。”

　　舒尔特斯指着几米外超级计算机旁边许多嗡嗡作响的服务器强调，这正是“阿尔卑斯”超级计算机巨大算力就近部署的价值所在。

　　他指出：“数据传输只需数秒，而不是等待数日，这会带来质的区别。”

　　AI生成的新统计模型比传统方法快得多，传统方法使用数学方程来模拟海洋和大气中发生的复杂过程。

　　克努蒂说，“气象预报正在经历一场革命”，这些统计模型“真的、真的非常强大”，而且“快得令人难以置信”。

　　他解释说，传统上生成一次预报需要数小时，而基于模式识别的统计模型“可以在大约一分钟内完成全球多日天气预报”。

　　他还补充说，尽管模型的训练成本高昂，但实际“运行成本很低”。这意味着“可以多次迭代……以查看是否存在某种特定天气现象”。

　　并非所有灾难都可预测，但滑坡、冰川崩塌这类地质灾害，往往能够从数据中捕捉到前兆信号，前提是具备识别前兆模式的算力。

　　克努蒂举了瑞士布拉滕村的例子，该村今年5月被一场大规模的冰川崩塌摧毁。“在事发一年多前，就已经可以从卫星数据中看到这一点。”他说。（编译/潘革平）