AI可以預測每秒的天氣，而無需超級計算機

他們的創作者說，AI天氣計劃在台式機上工作了一秒鐘，可能對應於傳統預測的準確性，這些預測需要在強大的超級計算機上花費數小時或幾天。

自1950年代以來的天氣預報是基於物理模型，這些模型從使用衛星，氣球和氣象站進行的觀察結果中提出。但是，這些計算被稱為數值天氣預報（NWP），非常強烈，並且依賴於廣泛，昂貴且能源超級計算機。

近年來，研究人員試圖使用AI簡化此過程。去年，Google科學家創建了AI工具，該工具可以在天氣模型的每個單元格中替換小塊複雜代碼，這急需計算機的功能。後來，DeepMind將其進一步採用，並使用AI代替了整個預測。這種方法是由歐洲中國中心預測（ECMWF）採用的， 我啟動了工具 上個月，他稱之為預測人工智能係統。

但是，AI在預測天氣中的作用的逐漸擴展並沒有實現所有傳統鏡頭的替代數字，創造了新模型 理查德·特納 在劍橋大學和他的同事們試圖改變。

特納說，先前的工作僅限於預測，並傳輸了一個名為初始化的步驟，該步驟來自世界各地的衛星，氣球和氣象站的數據，收集，清潔，操縱和團結成一個有組織的網格，預測可能會開始。 “這實際上是計算資源的一半，”特納說。

研究人員創建了一個名為Aardvark天氣的模型，該模型首次取代了預測和初始化的階段。它僅使用使現有系統的10％的輸入數據，但可以在研究評估其方法報告的研究中獲得與最新的NWP預測，Turner及其同事相媲美的結果。

創建一個完整的預測，該預測將在NWP預測的功能強大的超級計算機上花費幾個小時甚至數天，可以使用AARDVARK在一台台式計算機上進行大約1秒鐘。

然而，Aardvark使用地球表面的模型，細胞的區域為1.5度，而ERA5 ECMWF模型則使用帶有細胞的網絡 高達0.3度該領域意味著Aardvark模型太粗魯了，無法吸引困難和出乎意料的天氣條件。 大衛·舒爾茨（David Schulz） 在英國曼徹斯特大學。

舒爾茨說：“有許多未解決的事情會炸毀您的預測。” “它們一點也不是極端的。他們不能以這樣的規模允許這一點。”

特納聲稱，當選擇異常事件（例如旋風）時，Aardvark實際上可以超越某些現有模型。但是他承認，像他這樣的AI模型也完全依靠這些物理模型進行培訓。他說：“如果您刪除了他們的教學數據並僅使用觀察值進行培訓，這根本不起作用。” “我們試圖做到這一點，但確實不起作用，但它沒有起作用。”

他認為，對天氣的未來預測可以是從事越來越準確的物理模型的科學家，然後將其用於教授人工智能模型，以更快，更少的設備複製其釋放。有些人對AI的前景更加樂觀。

Nikita Gurianov 在牛津大學，他認為，隨著時間的流逝，AI將能夠創建真正超過NWP的天氣預報。據他說，他們只會對天氣的觀察和歷史數據進行培訓，從而創建完全獨立於NWP的準確預測。 “這是一個規模問題，但也是一個腦海。您必須對餵食數據的方式以及如何構建神經網絡保持聰明。”