人工智能在气象领域突飞猛进，谷歌 DeepMind 推出了其创新系统 GenCast AI，旨在彻底改变我们理解和预测天气的方式。该模型不仅被誉为同类中最先进的，而且由于其能够以传统方法所无法比拟的速度和精度生成预报，因此有望改变我们所知的气象学。
GenCast 是什么？它有何作用？
GenCast 是一个基于过去 40 年历史数据的人工智能模型，由欧洲中期天气预报中心 (ECMWF) 在 1979 年至 2018 年间专门收集。与基于物理方程并需要强大的超级计算机才能运行的传统模型不同，GenCast 因其概率方法而脱颖而出。这意味着它不仅预测单一情景，而且提供一系列可能性，为不同的气候结果分配概率。
GenCast 的准确性非常出色。在使用 2019 年数据进行的测试中，该模型在 97.2% 的情况下优于 ECMWF ENS 系统，99.8 小时内的预测准确率达到 36%。这些数字使其不仅成为日常预测的重要工具，而且也是飓风、热浪和热带气旋等极端事件的重要工具。
相对于传统方法的技术优势
GenCast 最令人印象深刻的事情之一是它能够生成 15 天的天气预报 使用 Google Cloud TPU v5 单元只需八分钟。这与传统系统（例如 ENS）在拥有数万个处理器的超级计算机上所需的时间形成鲜明对比。这种资源节省不仅代表了技术进步，而且使其成为更多具有技术限制的部门和国家的可用工具。
GenCast 使用扩散建模算法，这项技术还为图像和文本的生成工具提供支持。它适应地球的球形几何形状，使其能够理解压力、温度、风和湿度等大气变量之间的复杂相互作用。此外，其概率能力有助于减少不确定性，即使在关键情况下也能提供更可靠的预测。
天气预报的实际应用和未来
除了极端条件下的准确性外，GenCast 还具有明确的实际应用。应急管理、农业和能源规划等部门可以从更详细、更快速的预测中受益匪浅。例如，电力公司可以预测风能生产的变化，而应急服务可以更好地为飓风和严重风暴做好准备。
未来，这种模式有望进一步发展。尽管 GenCast 目前依赖历史数据来训练其预测，但 GenCast 背后的科学家正在研究使用更新的观测数据（例如实时湿度和风读数）来进一步提高其准确性的可能性。
面向社区的开放模式
GenCast 的另一个创新方面是它的开放性。谷歌已决定提供模型代码和数据，允许研究人员和机构使用它并根据其特定需求进行调整。这不仅鼓励全球合作，还激励新应用程序的开发和在此坚实基础上的改进。
然而，专家表示，在基于人工智能的模型完全取代传统方法之前，还有一段路要走。尽管 GenCast 显示出巨大的潜力，但它仍然面临着挑战，例如捕获某些复杂的物理动力学，这对于长期现象至关重要。
GenCast 已经在气象领域开创了先河，展示了人工智能如何克服传统系统的局限性，提供更快、更准确和更容易获得的预测。凭借其处理极端事件的能力以及对科学界的开放态度，该模型有望成为应对全球气候挑战的重要工具。
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