Board logo

標題: [轉貼] 精確快速又節能! AI天氣預報首度超越傳統 10天期預報1分鐘完成 [打印本頁]

作者: gravius    時間: 2023-11-16 00:04     標題: 精確快速又節能! AI天氣預報首度超越傳統 10天期預報1分鐘完成

自由時報 2023/11/15 Google旗下人工智慧(AI)技術公司「DeepMind」,開發出AI氣象預報模型GraphCast,1分鐘內就可做出精確的10天期預報,這是人工智慧首次在預測未來10天全球氣候上,表現令人可信且優於傳統預報模式。
9 M. E& f4 ?. y; H7 T
) G1 f' d, \# v2 b# ~$ PGraphCast模型在廣泛的評估測試中,對未來3到10天的氣象預報,都比由「歐洲中期天氣預報中心(ECMWF)」運作、目前在全球居領導地位的傳統預報系統還準確,在氣溫、壓力、風速、風向和濕度等1380項指標中,90%表現都優於黃金標準ECMWF的高解析度預報。此外,在預測極端天氣上表現也很好,能夠「預測比過去所能預測的更長天數極端天氣」。
% `+ ?8 g- u0 Y$ }9 ^$ O( j, |, J* t8 P2 e/ ~# _3 y  A
DeepMind的開發團隊14日在《科學(Science)》期刊發表報告,指GraphCast AI模型,「代表氣象預報的轉捩點」。* v0 [! `4 y* h2 ]( a! S
9 U6 Q) s8 a: Y. S$ `' U
歐洲中期天氣預報中心機器學習協調員尚特里(Matthew Chantry)向《金融時報》表示,氣象學上的AI系統進步速度,「比我們僅在2年前預期的,還要快又更出色得多」。
* x% z. V9 z, @+ i& I
% e/ r$ s- Q/ j$ o, e8 s設於英國瑞丁(Reading)的歐洲中期天氣預報中心,採用輝達(Nvidia)、華為和DeepMind的AI模型,以及該中心自有的綜合預報系統。尚特里認同DeepMind指他們的系統最準確的說法,「我們發現,GraphCast一貫地比華為的盤古、輝達的FourCastNet等其他機器學習模型還純熟,而且在很多預報準確度計分上,比我們自己的預報系統還準確」。
6 @1 @; x. z; j$ p
, I* v6 c: d0 F1 S. z. z+ S0 pGraphCast使用名為圖形神經網路(GNN)的機器學習架構,利用過去40多年ECMWF的資料學習;將當前和6小時前全球大氣狀況數據提供給這套模型,就能在1分鐘內做出10天的天氣預報,而且僅使用一台第四代Google TPU 雲端主機。
. I( X% |/ v" z' n! u# X
- q- \/ K3 Z/ l# l  E2 ^. A. ?相較之下,歐洲中期天氣預報中心和各國國家氣象中心,使用的傳統預測方式「數值天氣預測」,使用超級電腦處理以大氣物理為基礎的方程式,需要數小時處理且極度耗能。尚特里說,「一旦訓練好,GraphCast運作的成本非常便宜」,「就耗能而言或許便宜了1000倍,這是很驚人的提升」。
2 @, S& |6 f4 Y0 h, i' g  a% a! S
這份報告第一作者、DeepMind 研究科學家雷米.梁(Rémi Lam,譯音)舉例,9月北大西洋的颶風「李伊」,「GraphCast能夠在9天前就正確預測李伊會在(加拿大)諾瓦斯科細亞省(Nova Scotia)登陸,相較之下,傳統預測方式只能在6天前」,「這讓人們多了3天準備時間」。不過,AI預報模型在預測侵襲墨西哥的颶風「歐蒂斯(Hurricane Otis)」威力驟增,表現就不比傳統模型好。
6 k" m# d% \0 J8 e5 M4 u
" s, P* N0 O3 ^" [1 EDeepMind團隊也指出,這套模型不應該被視為取代傳統預報模型,而是證明以AI為基礎的天氣預報系統「具備改善當前最佳預測方式和與其互補的潛力」。3 m; f" X0 v) h7 d
( [0 |( ~! r8 Z. G
[發帖際遇]: gravius到美國邊旅遊邊打工,賺了遊戲幣2917元。9 @. s5 C: o) n" t





歡迎光臨 風之國論壇 (http://wind.talkapple.net/) Powered by Discuz! 6.0.0