AI模型提升飓风预报精度 人类气象专家仍不可替代

驱动中国11月11日消息，谷歌DeepMind的人工智能模型正在帮助美国国家飓风中心提升飓风预报能力，双方已开始合作开发下一代模型。

人工智能数据中心因能耗巨大经常受到批评，电力需求推动化石燃料使用并加剧气候变化；与此同时，AI也在帮助气象学家提高天气预报准确性，飓风预测是其中难度较高的领域。在全球变暖背景下，飓风带来的威胁持续上升。据Techxplore消息，美国国家飓风中心去年开始使用谷歌DeepMind的AI模型，目前正与该公司共同开发下一代模型。

今年，这项技术在极端天气预测中的价值进一步显现。受强厄尔尼诺天气模式影响，太平洋地区出现创纪录数量的飓风；上个月，飓风伊萨亚斯以强风暴形式袭击美国东南部。负责DeepMind气旋研究工作的研究科学家费兰·阿莱特表示，谷歌并未专门针对飓风开发独立模型，而是沿用日常天气预报模型，并将其能力推向极限。他认为，极端天气几乎是需要努力攻克的目标，因为它具有较高挑战性；解决这一难题后，其他问题也会随之解决。

在引入AI之前，美国国家飓风中心主要使用动力学模型、统计模型和混合模型预测热带气旋。动力学模型依靠超级计算机求解控制大气运动的流体力学和热力学方程；统计模型根据历史数据分析风暴行为与地理位置、日期等变量之间的关系；混合模型则把物理学原理与统计方法结合起来。相比之下，AI模型同样通过海量数据集学习，但数据规模更大，能够识别复杂程度更高的规律，从而带来更长时间跨度和更高精度的预报。

DeepMind今年8月发表在《自然》杂志上的一项研究显示，该模型平均可以让气象预报提前一天达到原有模型的预测准确度。过去需要提前两天才能达到的预报精度，现在可以提前三天实现。在预测飓风伊萨亚斯时，DeepMind模型在风暴正式形成前整整一周识别出它可能发展为热带气旋。该模型还能针对每个气旋生成1000种可能发展情景，并同时预测降雨情况、风暴路径和强度，即风暴将沿什么路线移动以及最终可能达到多强。