北京
随着天气和气候数据呈爆炸式增长，上一代工具已无法处理，人工智能会是预测的未来吗？
研究当然表明情况确实如此，一家新获得资助的初创公司名为Brightband，正在尝试将机器学习预测模型转变为商业和开源标准。
当今的天气预报和气候监测技术植根于已有数十年历史的统计和数值模型。这并不意味着它们不好或有误，只是效率相对不高。这些基于物理的模型是那种需要您在超级计算机上花费几周时间去处理的。
但是人工智能擅长从大量数据中提取模式，研究表明，当人工智能接受多年的全球天气模式及观测数据的训练时，它可以以惊人的准确性预测即将发生的事件。
那么为什么它没有被到处使用呢？
“之所以存在这种差距，是因为政府发现很难吸引顶尖人才，气象公司也面临同样的困境，而对于这些科技公司来说，气象并非其核心产业。他们既不会深入该领域，也不会与相关参与者合作，为其提供所需工具，”Brightband（前身为 OpenEarthAI）的首席执行官兼联合创始人朱利安·格林（Julian Green）解释道。“我们认为一家初创公司将优秀的人工智能人才、优秀的数据人才和优秀的气象人才聚集在一起。这是一个能将人工智能切实应用起来并让人人都能用得上的真正契机。”
这家初创公司正在设计基于多年气象观测数据训练而成的自有模型，但联合创始人兼数据和气象主管丹尼尔·罗森伯格（Daniel Rothenberg）很快就指出，他们“站在巨人的肩膀上”。
“基于物理学的大型模型堪称庞然大物，”他说。“但人工智能是这些模型的受益者，第一步就是利用它们，发现这些模型确实能够习得那些模式。我们在这一基础上进行构建和拓展。我们的目标是达到最先进的水平：与现有的全球天气预报一样好或更好。”
格林指出，它的速度也会快几个数量级。“这就是核心的颠覆点：它更快、更实惠，”使其更适合定制和快速变化的用例。
“不同行业的人们有着非常具体的需求，”格林继续说道。“能源公司需要能够预测来自风能和太阳能的可再生能源供应情况，以及供暖和制冷方面的需求；运输公司需要规避极端天气；农业需要提前几周规划雇佣人员进行播种、浇水、施肥或收获的工作。”
有趣的是，该公司正致力于 发布其模型供任何人使用.
“我们的目标是开源基本的预测能力，不仅是模型，还有用于训练它的数据，以及用于评估它的指标，业务模式是在此基础上叠加针对更具体能力的付费服务，”格林说。
这样做的部分意味着要涵盖（以及处理和发布）大量因倾向于预处理数据库而被跳过的数据。
“气象气球和卫星有数拍字节的历史数据被忽视了，因为它们难以处理，”罗森伯格说；但与大多数人工智能模型一样，数据越多越好，精心筛选的各类数据可以显著提高其输出质量。“我们真的觉得围绕这个建立一个社区将加速我们在理解大气方面所能做的事情，并大规模开展。”
我表示，这似乎就像国家气象局（免费提供大量观测数据和预报的公共服务机构）和其他机构能做就会做的事。
格林不同意，说他们与这些机构密切合作，而且他们确实掌握着大量重要数据——只是不一定是那种反应灵敏、易于获取的数据，而这正是一家高度响应消费者需求的公司所需要的。他说，他们认为这是国际气象数据合作的延续。
至于他们在构建产品方面的实际进展：“还相对处于早期阶段，”格林承认。“我们已经为此工作了几个月，目前还没有投入使用，但我们希望在 2025 年底有一个模型，该模型接收观测数据（即卫星或本地雷达图像）并为其作出预报。”
格林表示，Brightband 被构建为一家公益公司，但这“主要是一种信号”。“我们试图透明地阐述我们的使命，把我们的事业明确展示出来，并说‘这就是我们感兴趣去做的事。’我认为我们筹集的 1000 万美元证明了我们能够吸引资金。”
在这种情况下，一家公益公司大体意味着董事会在某些情况下必须平衡股东利益与所述使命的利益，但并不限制利润或类似的东西。
预计会先有与天气相关的产品，然后才是与气候相关的产品——但除了年底的展示和说明外，两者都没有确切的时间表。
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