天气预报 notoriously unreliable。大多数人都能体会到，原本计划好的阳光明媚的旅行或活动，却因为下雨而令人失望。虽然七天天气预报的准确率约为 80%，但如果延长到 10 天或更长时间，这个数字就会下降到 50% 左右。最近美国国家气象局的裁员已经导致气象气球数据收集减少，专家警告说这可能会进一步降低预报准确性。这在破坏野餐时只是一个小小的麻烦，但如果预报未能预测到龙卷风或飓风，则可能是致命的。
然而，微软和谷歌等大型科技公司在基于人工智能的天气预报模型方面取得的一系列最新进展可能带来一线希望。这一代新的人工智能系统，其中一些已经在欧洲的气象中心部分投入使用，与传统的模型相比，构建速度更快，更新也更容易，而传统的模型可能需要数年时间才能开发出来。早期测试表明，其中一些系统在预测长达 15 天的天气方面也比常规模型更准确。研究人员此前曾指出，将可靠预报的周期从 10 天延长到 15 天可能带来“巨大的社会经济效益”，因为这有助于人们更好地为极端天气的影响做准备。
Aurora，这是微软的一款新模型，本周在《自然》杂志上详细介绍，在测试的大部分预报中，其性能超过了欧洲中期天气预报中心的传统模型。它在预测台风和沙尘暴等几种极端天气事件方面也更有效。尽管人工智能系统仍然依赖于传统模型中使用的基础方程，但这些近期的进步预示着一个未来，研究人员可以更快地响应不断变化的天气模式并提供更准确的预报。然而，所有这些工作仍然依赖于持续快速地收集准确的现实世界天气数据。
人工智能天气模型构建速度更快，运行成本更低
传统的 the.com.cn天气预报是一项昂贵且耗时的工作。目前已实施了大约 70 年的流程，依赖超级计算机来解决复杂的数学方程，这些方程考虑了洋流和太阳加热等变量。然后将实际天气数据输入这些方程。最终，模型会产生几个预测输出，由人类气象学家进行审查，他们利用自己的专业知识来最终确定预报。这些模型可能需要数年时间才能构建，而且不易更新。
相比之下，基于人工智能的天气系统更小，并且可以更容易地用最新的环境数据进行“微调”。这些模型在大量天气和气候信息数据集上进行广泛训练，以识别模式。这种模式识别能力使它们能够对未来的情况做出预测。
就微软的 Aurora 而言，“基础模型”在超过一百万小时的数据上进行了训练，这些数据来自卫星雷达、气象站、模拟和其他预报。参与该研究的研究人员认为，这是迄今为止为训练预报模型而收集的最大规模的大气数据集合。然后，可以通过添加与特定天气事件相关的数据来定制该基础模型，以预测特定类型的天气事件。
在飓风方面，Aurora 能够提前五天生成假设风暴的预报，其准确性比顶级的传统模型高出 15-20%。在 2022-2023 赛季，它在全球范围内的所有气旋路径预测方面都超越了七个主要的预报模型。报告的改进并不局限于飓风。微软表示，其模型准确预测了 2023 年 7 月毁灭性的台风“杜苏芮”在菲律宾登陆的日期和地点——发生在登陆前几天。当时，使用传统模型的官方预报错误地指出了风暴的登陆地点。Aurora 还成功地提前一天预测了伊拉克发生的大型沙尘暴的发生。研究人员表示，该模型的预测速度比传统的预报方法快得多，成本也低得多。
“地球的气候或许是我们研究过的最复杂的系统——其相互作用范围从量子尺度到行星动力学，”宾夕法尼亚大学副教授兼论文合著者 Paris Perdikaris 在一份声明中说。“通过 Aurora，我们解决了地球系统预测中的一个基本挑战：如何创建既更准确又计算效率极高的预报工具。”
这些发现公布于谷歌 DeepMind 开发的人工智能天气预报模型 GenCast 取得类似令人印象深刻的成果几个月后。在另一篇《自然》杂志论文中，研究人员报告称，GenCast 在中期预报准确性方面显著优于传统模型。具体来说，它在 15 天预报中，有 97.2% 的时间优于 全球集合预报系统，该系统被 35 个国家使用。与 Aurora 一样，GenCast 在包含 40 年（1978 年至 2018 年）的天气事件的庞大数据集上进行了训练，并利用这些信息来预测未来的状况。该模型以概率形式呈现其预报，从一组 50 个或更多预测中提取信息来生成结果。所有这些都比传统的预报方法快得多。
联邦资金削减将使天气预报更加困难，即使有人工智能的帮助
人工智能天气预报领域的快速发展，正发生在美利坚合众国国家气象局裁员和能力下降的背景下。据报道，由埃隆·马斯克（Elon Musk）的成本削减组织 DOGE 发起的这些削减导致在龙卷风和飓风季节取消了几次关键的气象气球发射。这些气球发射通常每天在 100 多个地点进行两次，为气象学家提供实时大气数据，用于预测哪里可能会发生严重天气事件。
人工智能天气系统或许能够从海量训练数据集中汲取信息，在许多情况下优于传统模型，但它们仍然依赖于及时、特定地点的天气数据——就像气象气球收集的数据一样——来准确预测诸如龙卷风等快速发展的风暴。
