传统天气预报的转折点已经到来
在人工智能的推动下，天气预报的新时代已经到来。 Image: Unsplash/Gavin Allanwood
- “深度思维”人工智能研究实验室的研究人员开发了一种名为GraphCast的人工智能模型。该模型比当今最先进的天气系统预测速度更快、成本更低。
- 就在目前传统系统使用大型超级计算机还需要数小时才能生成天气预报时，GraphCast已经可以使用一台台式计算机在一分钟内预测10天后的天气。
- 世界经济论坛人工智能治理联盟旨在促进负责任的AI系统设计、开发和部署。
在人工智能的推动下，天气预报的新时代已经到来。
谷歌“深度思维”人工智能研究实验室正在开发一种机器学习模型。据称，该模型可以在短短几秒钟内准确预测天气。它在天气预报系统90%的指标上明显优于当前的天气系统。
研究人员们表示，这款人工智能模型标志着天气预报和决策的“转折点”。
人工智能天气预报是如何工作的？
根据研究团队在美国《科学》杂志上发表的论文，谷歌“深度思维”所开发的人工智能天气预报模型名为GraphCast。为提高天气预报的准确性，该模型采用了近40年的历史天气数据进行训练。
训练GraphCast花了四周时间，使用了32台电脑。但由此产生的算法可以在一台台式电脑上于一分钟内预测未来10天的全球天气。
而在研究人员选取1380个数据点中，GraphCast在其中90%的指标上的表现明显优于当前欧洲中期天气预报中心的高分辨率预报（HRES）系统。
谷歌“深度思维”的研究人员在《科学》杂志上发表的论文中解释说，该人工智能模型也能够有效预测极端温度和追踪热带气旋等极端天气事件。
传统的天气预报是如何工作的？
因为需要根据气象站、卫星和浮标的观测数据进行复杂的计算，目前的天气预报主要使用高性能的超级计算机。
这一过程昂贵且耗时。具体来说，意大利的欧洲中期天气预报中心需要6个小时才能产出世界上最准确的天气预报。
这个过程每6小时重复一次，通常每天重复4次。日复一日，从未间断。
超级计算机主要使用“数值天气预报”进行预测，这种方法涉及破解天气控制方程式的密集过程。
为什么人工智能更擅长预测天气？
为了提高“数值天气预报”等传统天气预报方法的准确性，必须使计算机系统或设备的处理速度和处理能力更加先进。然而，想要实现这一目标，成本十分高昂。
但谷歌“深度思维”的研究人员表示，GraphCast通过利用历史天气数据，可以在提高天气预测准确性的同时降低成本。
这是因为人工智能可以识别数据中不容易在方程中看到的模式，并利用这些发现使天气预报更加准确。
据英国《金融时报》报道，在能源效率方面，GraphCast也比传统天气预报方法便宜1000倍左右。
人工智能天气预报能帮助我们应对气候危机吗?
谷歌是世界经济论坛新发起的倡议“人工智能治理联盟”的合作伙伴之一。该联盟将利益相关方聚集在一起，以确保人工智能得到负责任的设计和推广。
谷歌“深度思维”的研究人员表示，在天气之外，GraphCast本身可以用来预测其他问题，“包括气候和生态、能源、农业、人类和生物活动”。
在世界经济论坛的《2023年全球风险报告》中，气候危机高居未来2年内和10年内全球三大风险之一。基于其巨大潜能，GraphCast模型的应用可以被进一步延伸，用于预测由气候危机引起的极端天气事件。
本文作者：
Victoria Masterson，论坛议程高级撰稿人
本文原载于世界经济论坛Agenda博客，转载请注明来源并附上本文链接。
翻译：吴逸萌
编辑：王灿
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