北京
随着气候变化加剧，热带气旋、飓风等极端天气使得更快、更准确的预测需求变得至关重要。我们曾经探讨了人工智能如何重塑天气预报，GraphCast、StormCast（延展阅读：）和IBM的Prithvi等模型在跟踪风暴行为方面取得了早期成功。
在这一势头的基础上，谷歌DeepMind和谷歌研究所正在推出Weather Lab（气象实验室），这是一个新的人工智能驱动平台，专门用于改进热带气旋形成、强度和轨迹的预测。其目标是提供早期预警，加强备灾工作，并尽量减少恶劣天气事件造成的生命损失和经济破坏。
Weather Lab可通过一个专门的网站访问，使其高级预报工具可供全球研究人员、机构和社区使用。
谷歌希望在减轻热带气旋的危险方面发挥有意义的作用，热带气旋已经危及生命，摧毁了社区。在过去的50年里，他们在美国就造成了1.4万亿美元的经济损失。
飓风和台风等旋转风暴之所以难以预测，是因为它们对大气压力的微小变化极其敏感，从而导致更多变量。尽管数值天气预报取得了数十年的进展，但准确预测其发展和行为仍然是一个重大挑战。
传统的基于物理的模型通常会做出权衡，以满足操作限制，牺牲分辨率或复杂性，以足够快的速度提供结果，以便进行实时决策。
为了克服其中一些挑战，Weather Lab使用了谷歌基于随机神经网络的最新实验性人工智能热带气旋模型。这家科技巨头声称，新模型可以提前15天生成50种可能的情景，预测风暴的形成、轨迹、强度、大小和形状。
谷歌分享说，它成功地测试了Weather Lab，以确定马达加斯加以南的洪德和加兰斯气旋，以及印度洋的裘德和伊沃内气旋的未来路径。为了进一步验证该模型，谷歌正在与美国国家飓风中心（NHC）合作，该中心评估大西洋和东太平洋流域的飓风风险。
Weather Lab不仅提供实时模型输出，还提供了所有主要海洋盆地两年多历史预报的丰富档案。用户可以探索人工智能和基于物理的模型的预测，包括欧洲中期天气预报中心（ECMWF）的输出，以比较随时间变化的准确性和性能。
根据内部测试结果，谷歌的人工智能模型可以与花了几十年时间开发的传统预测工具相媲美甚至超越。Weather Lab对北大西洋和东太平洋的五天预报平均比ECMWF的ENS（一种领先的基于物理的集合模型）的预报更接近实际风暴位置140公里（更准确）。据谷歌称，天气实验室的表现优于美国国家海洋和大气管理局（NOAA）的飓风分析和预报系统（HAFS），这是一个领先的区域性高分辨率物理模型。
该模型性能背后的一个关键因素是它对两个互补数据集的训练：对历史天气模式的全球再分析和过去45年记录的近5000个热带气旋的专门档案。这种组合使人工智能能够学习大规模大气动力学和单个风暴特有的细粒度行为。这种双重学习基础对于模型生成准确可靠预测的能力至关重要。
谷歌还发表了一篇关于arXiv的详细研究论文，描述了支持Weather Lab预测的人工智能模型预测生成网络（FGN），以及用于验证和回溯测试的历史气旋数据的开放档案。该论文的作者写道：“FGN比以前基于机器学习的概率天气模型有了实质性的改进，并在集合预报方面开创了新的技术水平。”。
为了支持更广泛的评估，谷歌通过Weather Lab提供了一个历史气旋数据的开放档案，使研究人员和机构能够评估该模型的准确性，并回溯测试其在过去风暴季节的性能。
在联邦政府对气候科学的支持出现倒退，包括国家气象局裁员的情况下，谷歌的努力反映了私营部门在预测创新方面的更广泛转变
虽然谷歌对Weather Lab预测飓风的能力充满信心，但它将该系统作为一种研究工具，最好与仍然是天气预测基础的传统建模技术一起使用，而不是取代它们。
像Weather Lab这样的人工智能工具无疑很有前景，但它们仍处于实验阶段。官方预报和紧急警报应继续来自传统的国家气象机构。
尽管如此，Weather Lab标志着先进技术如何增强预测科学的一个有意义的转变。除了支持气象学家和救灾团队外，它的见解还可以为易受极端天气影响的地区的城市规划和政策制定提供信息。
通过公开其人工智能模型和历史数据，谷歌正在鼓励合作、审查和现实世界的测试，这可能会使人工智能预测更接近操作就绪状态。谷歌表示，它正在与科罗拉多州立大学大气合作研究所的研究人员以及英国和日本的专家合作，进一步完善和加强其人工智能天气模型。
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