谷歌用于更快、更準(zhǔn)確預(yù)報全球天氣的人工智能模型 GraphCast 讓傳統(tǒng)預(yù)報方式望塵莫及

　　終于有機(jī)器能告訴你該穿哪件外套去參加活動了。谷歌 DeepMind，這家搜索巨頭以人工智能為核心的公司，剛剛宣布了一個新的天氣預(yù)報模型，它在 90% 以上的時間里都能擊敗傳統(tǒng)系統(tǒng)。該機(jī)器學(xué)習(xí)模型被命名為 GraphCast，它能在 10 天內(nèi)預(yù)測天氣，比現(xiàn)在運行天氣應(yīng)用程序的工具更好、更快、更節(jié)能。

　　「我們相信這標(biāo)志著天氣預(yù)測的轉(zhuǎn)折點，」谷歌的研究人員在周二發(fā)表的一項研究中寫道。

　　一般來說，目前的預(yù)測模型稱為「數(shù)值天氣預(yù)測(NWP)」。NWP 將當(dāng)前天氣狀況輸入到巨大的模型中，這些模型基于流體動力學(xué)、熱力學(xué)和其他大氣科學(xué)的原理模擬即將發(fā)生的變化。這個過程復(fù)雜、昂貴，并且需要大量的計算能力。

　　GraphCast 不是運行關(guān)于分子如何飛行并相互撞擊的模擬，而是通過更多地依賴歷史數(shù)據(jù)打破傳統(tǒng)。換句話說，它是一個基于過去發(fā)生的事情進(jìn)行預(yù)測的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。涉及許多高級計算機(jī)科學(xué)，但總的來說，在計算的級別和數(shù)量上要簡單得多。

　　GraphCast 從地球當(dāng)前的天氣狀態(tài)和 6 小時前的天氣數(shù)據(jù)開始。然后，它預(yù)測從現(xiàn)在起 6 小時后的天氣會是什么樣。GraphCast 然后將這些預(yù)測反饋到模型中，執(zhí)行相同的計算，并生成更長期的預(yù)測。

　　谷歌團(tuán)隊將 GraphCast 的結(jié)果與當(dāng)前用于中期天氣預(yù)測的模型 HRES 進(jìn)行了比較。根據(jù)該研究，GraphCast 在測試中使用的 90% 目標(biāo)上「顯著」優(yōu)于 HRES。

　　GraphCast 在預(yù)測包括熱帶氣旋和突如其來的溫度變化在內(nèi)的極端天氣事件方面也取得了驚人的成功，盡管它并沒有專門針對這些情況進(jìn)行訓(xùn)練。

　　研究作者表示，他們的工作旨在與氣象學(xué)家依賴的標(biāo)準(zhǔn)系統(tǒng)并行工作�！肝覀兊姆椒ú粦�(yīng)被視為傳統(tǒng)天氣預(yù)測方法的替代品，」研究作者寫道�！赶喾矗�我們的工作應(yīng)被解釋為證據(jù)，表明 [機(jī)器學(xué)習(xí)天氣預(yù)測] 能夠滿足現(xiàn)實世界預(yù)測問題的挑戰(zhàn)，并有潛力補(bǔ)充和改進(jìn)當(dāng)前最佳方法�！�