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谷歌DeepMind發(fā)布的AI天氣預報模型GraphCast AI又快又準確，首次超越了傳統(tǒng)的預測方法。
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在1380項指標中，GraphCast AI在90%的指標上優(yōu)于ECMWF的系統(tǒng)。
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GraphCast AI在谷歌TPU v4云計算機上運行，1分鐘內(nèi)就可以生成10天內(nèi)的天氣預報。
科技新聞訊 在預測全球未來10天的天氣狀況方面，人工智能（AI）首次超越了傳統(tǒng)的預測方法。谷歌DeepMind周二發(fā)表在《科學》雜志上的論文中表示，其AI模型GraphCast AI“標志著天氣預報領(lǐng)域出現(xiàn)了拐點”。
目前，世界最先進的天氣預測系統(tǒng)是歐洲中期天氣預報中心（ECMWF）運營的系統(tǒng)（提前3至10天）。但一項廣泛的評估表明，GraphCast AI比該系統(tǒng)更準確。在1380項指標中，它在90%的指標上優(yōu)于ECMWF的系統(tǒng)，這些指標包括溫度、壓力、風速、風向以及不同大氣水平的濕度等。
ECMWF機器學習協(xié)調(diào)員馬修錢特里（Matthew Chantry）表示，氣象學領(lǐng)域AI系統(tǒng)取得的進展“比我們兩年前的預期快得多，也更令人印象深刻”。該機構(gòu)一直在使用華為、英偉達和DeepMind的人工智能模型，以及自己的綜合預測系統(tǒng)進行實時天氣預測。
錢特里贊同DeepMind的說法，即其系統(tǒng)是最準確的。他說：“我們發(fā)現(xiàn)GraphCast AI始終比其他機器學習模型表現(xiàn)更好，而且在許多方面，它比我們自己的預測系統(tǒng)更準確。”
GraphCast AI使用了一種被稱為圖形神經(jīng)網(wǎng)絡的機器學習架構(gòu)，該架構(gòu)從過去40多年的ECMWF數(shù)據(jù)中學習天氣系統(tǒng)如何在全球范圍內(nèi)發(fā)展和變化。
ECMWF預報的輸入數(shù)據(jù)是當前時間和6小時前全球的大氣狀態(tài)，由ECMWF從全球天氣觀測中收集而成。GraphCast AI在一臺谷歌TPU v4云計算機上運行，在1分鐘內(nèi)就可以生成10天內(nèi)的天氣預報。
與這種數(shù)據(jù)衍生的“黑匣子”方法不同，ECMWF和世界各國氣象局使用的傳統(tǒng)方法，即數(shù)值天氣預報，使用超級計算機根據(jù)大氣物理學的科學知識來計算方程，這是一個需要耗費幾個小時的能源密集型過程。
錢特里說：“GraphCast AI一旦訓練好，操作起來就非常便宜。就能源消耗而言，可能會便宜1000倍。這是一個奇跡般的進步。”
錢特里表示，ECMWF的下一步將是建立自己的人工智能模型，并考慮將其與數(shù)值天氣預報系統(tǒng)相結(jié)合。他說：“我們可以將對物理學的理解注入這些機器學習系統(tǒng)中，這些系統(tǒng)可能看起來像黑盒子。”
英國國家氣象局上月宣布與英國人工智能研究中心艾倫圖靈研究所合作，開發(fā)自己的天氣預報圖形神經(jīng)網(wǎng)絡，并將其納入現(xiàn)有的超級計算機基礎(chǔ)設施。
英國氣象局科學主任西蒙沃斯珀（Simon Vosper）指出，在預測時需要考慮氣候變化。他說：“如果基于人工智能的系統(tǒng)只在以前的天氣條件下接受過‘訓練’，那么這些系統(tǒng)是否能夠捕捉到新的極端情況尚不得而知。”
但沃斯珀補充說：“我們的目標是在使用我們基于大氣物理的傳統(tǒng)計算機模型的同時，要充分利用人工智能帶來的好處。我們相信，在一個急劇變化的時代，這種技術(shù)的融合將提供最強大、最詳細的天氣預報。”（文/金鹿）
