近日一項發表于《自然》的研究報道了谷歌DeepMind開發的首個天氣預測人工智能（AI）模型——GenCast。該模型比目前運行中的最佳中期預報系統——歐洲中期天氣預報中心的集合預報（ENS）更精準。GenCast在8分鐘內就能完成15天的預測，而目前的預測程序需要幾個小時。
據介紹，包括ENS在內的傳統模型，都是基于模擬地球大氣物理定律的數學模型進行預測的。它們需要用超級計算機處理來自衛星和氣象站的數據，這一過程往往需要數小時，消耗大量算力。
相比之下，利用歷史天氣數據進行訓練的GenCast，能夠解析氣壓、濕度、溫度和風力等變量間的復雜關系。
“我們真的取得了巨大進步，用機器學習追平甚至超越了基于物理的模型。”論文作者、DeepMind科學家Ilan Price說。
Price和同事利用1979年至2018年的全球天氣數據對GenCast進行訓練，然后預測2019年的天氣。為了檢查其準確性，他們將GenCast的預測結果與ENS預測的預測結果以及當年實際天氣數據進行比較。
結果，GenCast在97%的預測條目中的準確率高于ENS。尤其是在預測極端高溫或寒冷天氣，以及大風、熱帶氣旋路徑等方面，GenCast表現得更好。特別是GenCast能做到又快又好——8分鐘內就能生成一個15天的預測。
事實上，AI天氣預測的競賽早就拉開了帷幕，各國相關公司都在競相開發新的更好的模型。
今年7月，谷歌研究團隊就在《自然》發文，報道了其研發的預測天氣和氣候變化的AI模型NeuralGCM。該模型將傳統基于物理的模型與AI結合，實現與傳統模型相當的短期和長期預測。
不過，迄今發布的AI天氣預測系統都只提供單一預測結果，而GenCast則能生成預測“集合”，即一組預測，每個預測都是從略有不同的起始條件生成的。利用這個集合，科學家可以得出最終的預測結果，并估算預測天氣發生的概率。目前，GenCast已經開源，這將有助于相關研究的推進，并幫助公眾獲取天氣模型。
Price說，更快獲得更準確的預測，可以幫助人們針對天氣做出明智的決定，特別是對于那些生活在颶風路徑上的人來說。
相關論文信息：https://doi.org/10.1038/s41586-024-08252-9
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