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AI快又準!DeepMind贏了 預報10天氣象只要1分鐘

AI氣象預報模型GraphCast,1分鐘內可做出精確的10天期預報,優於傳統預報模式。圖為美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)發布的颶風「李伊」雲圖。(路透檔案照)

AI氣象預報模型GraphCast,1分鐘內可做出精確的10天期預報,優於傳統預報模式。圖為美國國家海洋暨大氣總署(NOAA)發布的颶風「李伊」雲圖。(路透檔案照)

2023/11/16 06:19

首次上稿 11/15 23:50
更新時間 11/16 06:19

〔編譯管淑平/綜合報導〕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,這是在預測未來10天全球氣象上,人工智慧首次表現令人可信且優於傳統預報模式。

GraphCast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」。

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」。

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」。

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」。

GraphCast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。

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」。

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。

DeepMind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」。

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