人工智慧在氣象領域突飛猛進，Google DeepMind 推出了其創新系統 GenCast AI，旨在徹底改變我們理解和預測天氣的方式。該模型不僅被譽為同類中最先進的模型，而且由於其能夠以傳統方法無法比擬的速度和精度生成預報，因此有望改變我們所知的氣象學。
GenCast 是什麼？
GenCast 是一個基於過去 40 年歷史資料的人工智慧模型，由歐洲中期天氣預報中心 (ECMWF) 在 1979 年至 2018 年間專門收集。與基於物理方程式並需要強大的超級電腦才能運行的傳統模型不同，GenCast 因其機率方法而脫穎而出。這意味著它不僅預測單一情景，而且提供一系列可能性，為不同的氣候結果分配機率。
GenCast 的準確性非常出色。在使用 2019 年資料進行的測試中，該模型在 97.2% 的情況下優於 ECMWF ENS 系統，99.8 小時內的預測準確率達到 36%。這些數字使其不僅成為日常預測的重要工具，也是颶風、熱浪和熱帶氣旋等極端事件的重要工具。
相對於傳統方法的技術優勢
GenCast 最令人印象深刻的事情之一是它能夠產生 15 天的天氣預報 使用 Google Cloud TPU v5 單元只需八分鐘。這與傳統系統（例如 ENS）在擁有數萬個處理器的超級電腦上所需的時間形成鮮明對比。這種資源節省不僅代表了技術進步，而且使其成為更多具有技術限制的部門和國家的可用工具。
GenCast 使用擴散建模演算法，這項技術也為圖像和文字的生成工具提供支援。它適應地球的球形幾何結構，使其能夠理解壓力、溫度、風和濕度等大氣變量之間的複雜相互作用。此外，其機率能力有助於減少不確定性，即使在關鍵情況下也能提供更可靠的預測。
天氣預報的實際應用與未來
除了極端條件下的準確性外，GenCast 還具有明確的實際應用。緊急管理、農業和能源規劃等部門可以從更詳細、更快速的預測中受益匪淺。例如，電力公司可以預測風能生產的變化，而緊急服務可以更好地為颶風和嚴重風暴做好準備。
未來，這種模式可望進一步發展。儘管 GenCast 目前依賴歷史資料來訓練其預測，但 GenCast 背後的科學家正在研究使用更新的觀測資料（例如即時濕度和風讀取）來進一步提高其準確性的可能性。
社區導向的開放模式
GenCast 的另一個創新方面是它的開放性。谷歌已決定提供模型程式碼和數據，允許研究人員和機構使用它並根據其特定需求進行調整。這不僅鼓勵全球合作，還激勵新應用程式的開發和在此堅實基礎上的改進。
然而，專家表示，在基於人工智慧的模型完全取代傳統方法之前，還有一段路要走。儘管 GenCast 顯示出巨大的潛力，但它仍然面臨著挑戰，例如捕捉某些複雜的物理動力學，這對於長期現象至關重要。
GenCast 已經在氣象領域開創了先河，展示了人工智慧如何克服傳統系統的局限性，提供更快、更準確和更容易獲得的預測。憑藉其處理極端事件的能力以及對科學界的開放態度，該模型有望成為應對全球氣候挑戰的重要工具。
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